Question

以下是我通过网络摄像头检测脸部的代码。

import numpy as np
import cv2

face_cascade =     cv2.CascadeClassifier('C:\OpenCV2.0\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml')


img = cv2.VideoCapture(0)

while(1):
    _,f=img.read()
    gray = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
         detect_frame = cv2.rectangle(f,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)


    cv2.imshow('img',f)

if cv2.waitKey(25) == 27:
    break



cv2.destroyAllWindows()
img.release()

通过这段代码，我想在实现帧变化的规模或人物移动时拍照。拍照后，它会将图片保存在文件中，然后继续工作。

你们可以帮助我解决这个案子的方法吗？非常感谢你的热情。

Answer 1

这是我编写的代码，它的作用是首先找到我们通过面部检测得到的矩形的中心。然后它比较一定时间间隔后的中心坐标值，如2s，如果像素值已经改变超过某个阈值，则表明检测到运动。代码工作正常。为了提高准确性，您可以在条件中添加更多的点，其值的变化将指示移动。

import numpy as np
import cv2

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

cap = cv2.VideoCapture(0)
i=1000
c=10 

while 1:
    _, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    #we will increment the value of i after every loop so that we could check value of coordinate after a certain time
    i=i+1

    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,150,10),2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]

        #finding the center of the rectangle(around face)
        a=y+h/2
        b=x+w/2

        d = x + w / 2
        if i % 5 == 0:
            print (abs(a - c))
            if (abs(a-c))>9:            #change this value to calibrate
                print("Movement Detected")
            c = y + h / 2

    cv2.imshow('img',img)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff

    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

我们需要在一段时间后更新值以比较我使用的值，如果i％5 == 0，其中i在每次循环后递增

根据检测规模拍摄照片--Python + OpenCV

1 个答案: