Question

此代码块（在views.py中）由URL触发。导入cv2时没有问题。（使用virtualenvwrapper尝试相同的结果显示相同的结果（添加所有必需的库之后）相机初始化和....

def caminit(request):  
  cam.open(0)
  img=cam.read()
  cv2.imwrite("snap"+".jpg",img[1])
  cam.release()                                #takes the instant pic

  faceCascade =cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
  eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

检查print type(faceCascade)时是否<type 'cv2.CascadeClassifier'>。对象已创建。

在同一caminit

中继续前进

image = cv2.imread("snap.jpg")

# when checked with image.dtype it shows correct uint8 also image.shape shows correct data {Eg: (480, 640, 3)}

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Detect faces in the image
faces = faceCascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.1,
    minNeighbors=5,
    minSize=(30, 30),
    flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)

现在关键部分＆＃34;找到没有。面孔＆＃34;

print "Found {0} faces!".format(len(faces))

TERMINAL的输出：

Found 0 faces!

为什么会这样？

我已尝试通过在终端打印进行调试。我在评论中提到过它们。正在使用的相机是我的笔记本电脑（HP羡慕）相机，其分辨率为640x480。

我怀疑需要在faceCascade.detectMultiScale(..)块中调整某些内容。（参数）。我尝试使用scalefactor = 1.000001和minNeighbors = 3无效。

Answer 1

根据我的经验，预测最好的分类器是：haarcascade_frontalface_alt2.xml，您可以尝试使用它。

这是适用于我的代码：

min_face_size=30
max_face_size=100
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")
faces = face_cascade.detectMultiScale(img_gray, 1.05,1,0| cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE,(min_face_size,min_face_size),(max_face_size,max_face_size))

除了尝试这个，你应该确保你正在加载一个真实的图像。可能会出现您正在加载黑色图像，然后它可以返回类似您所说的内容（480,640,3）。

无法在django中找到面部（面部检测）（使用python-opencv）项目

1 个答案: