我正在尝试编写一个程序,该程序可以检测我的眼睛,然后保持它们的外观并使其余视频变黑。
所以我只有眼睛的坐标,所以我想保留这些子矩阵 并将矩阵的其余部分设为零。
import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
ret, img = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
# how to keep this : img[y+ey:y+ey+eh,x+ex:x+ex+ew] ????
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),4)
cv2.imshow('img',img)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k==ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
通常,我们如何快速而简单地做到这一点?
答案 0 :(得分:1)
我认为很难考虑如何保留矩阵的一部分并将其余部分归零,仅因为“其余”是一个非常不规则的形状。
由于您可以使用“感兴趣的区域”轻松处理矩形子矩阵,因此可以创建大小与初始矩阵相同的零矩阵,计算要保留的区域的ROI,并将它们分配给相同的ROI。零矩阵中的位置。
有关如何获得投资回报率的详细信息,请参见OpenCV C++, getting Region Of Interest (ROI) using cv::Mat。