Question

我正在尝试将两个脚本组合在一起，以便通过笔记本电脑网络摄像头实现面部识别。我有一个工作的opencv2脚本，可以与我的网络摄像头一起查看实时镜头，另一个是面部识别脚本，在jpeg静止图像上使用haar分类器。我正在使用Python 3.6 IDE，打开cv2。以下脚本适用于通过笔记本电脑网络摄像头查看实时信息。

    for( var i in myArray ){
       try{ throw i }
       catch(ii){
// Do whatever it is you want to do with ii
          }
       }

我得到了这个脚本，在一个面部周围绘制一个框，以便为haar分类器工作，并在静止的.jpeg图像上运行。如何将这两个脚本与使用haar分类器进行实时视频输入的面部识别相结合？ haar分类器XML和jpeg是我本地PC目录中的文件。

import numpy as np
import cv2, time

video = cv2.VideoCapture(0)  
a = 0

while True:

    a = a + 1    
    check, frame = video.read()

    print(check)
    print(frame)

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("Capturing", gray)
    cv2.waitKey(1)

    key = cv2.waitKey(1)    
    if key == ord('q'):
        break

print(a)

video.release()

Answer 1

试试这个：

import numpy as np
import cv2, time
import matplotlib.pyplot as plt

haar_face_cascade = cv2.CascadeClassifier('C:/Python/opencv/opencv-master/opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml')
video = cv2.VideoCapture(0)  
a = 0

while True:

    a = a + 1    
    check, frame = video.read()

    print(check)
    print(frame)

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = f_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=scaleFactor, minNeighbors=5);
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)


    cv2.imshow("Face Detector", frame)
    cv2.waitKey(1)

    key = cv2.waitKey(1)    
    if key == ord('q'):
        break

print(a)

video.release()

Python opencv2 haar分类器

1 个答案: