Question

我目前有一些代码可以从Pi相机模块中捕获静态图像，然后使用随OpenCV for Python提供的haarcascade xml文件识别面部。我正在使用的代码是在本博文末尾显示的代码：http://rpihome.blogspot.co.uk/2015/03/face-detection-with-raspberry-pi.html，但它稍作修改（完全正常工作）。

唯一的问题是它目前只能识别静止图像上的脸部。是否有任何方法可以使我可以连续从Pi Camera直接流式传输到OpenCV，然后在窗口中处理面部和显示框，而不是将单个帧保存到文件中？我已经在线尝试了几个不同的教程，但它们似乎都不适合我。

Answer 1

没试过，但这应该有效。

from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import cv2
import time

camera = PiCamera()
camera.resolution = (320, 240)
camera.framerate = 30
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(320, 240))

display_window = cv2.namedWindow("Faces")

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('path_to_my_face_cascade.xml')

time.sleep(1)

for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):

    image = frame.array

    #FACE DETECTION STUFF
    gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

    #DISPLAY TO WINDOW
    cv2.imshow("Faces", image)
    key = cv2.waitKey(1)

    rawCapture.truncate(0)

    if key == 27:
        camera.close()
        cv2.destroyAllWindows()
        break

查看picamera here.

的文档

将Pi摄像头模块与OpenCV Python

1 个答案: