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        python如何在靜態(tài)圖像中人臉檢測(cè)?

        來(lái)源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時(shí)間: 2023-11-13 11:39:15 1699846755

        python中如何在靜態(tài)圖像中人臉檢測(cè)?

        1、使用OpenCV進(jìn)行人臉檢測(cè)加載圖像并檢測(cè)人臉,在原始圖像的人臉周圍繪制矩形框。

        #人臉檢測(cè)

        importcv2ascv

        defface_detect():

        #將圖片灰度處理,降低色彩的通道

        gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

        #加載特征數(shù)據(jù)

        face_detector=cv.CascadeClassifier('D:/Python/opencv/sources/data

        /haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

        face=face_detector.detectMultiScale(gray)

        forx,y,w,hinface:#坐標(biāo)及寬度高度

        cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,255,0),thickness=2)

        #img所畫圖片,坐標(biāo),顏色,寬度

        #顯示

        cv.imshow('result',img)

        #加載圖片

        img=cv.imread('lena.jpg')

        #人臉檢測(cè)

        face_detect()

        cv.waitKey(0)

        cv.destroyAllWindows()

        2、當(dāng)圖片中人數(shù)較多時(shí),識(shí)別需要指定參數(shù)。

        限定識(shí)別范圍參數(shù):

        scaleFactor(比例因子):圖片縮放多少;

        minNeighbors:至少檢測(cè)多少次;

        minSizemaxSize:當(dāng)前檢測(cè)區(qū)域的最小面積。

        #將照片灰度

        gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

        #加載特征數(shù)據(jù)

        face_detector=cv.CascadeClassifier('D:/Python/opencv/sources/data/haarcascades

        /haarcascade_frontalface_default.xml')

        以上就是python培訓(xùn)之如何在靜態(tài)圖像中人臉檢測(cè)?希望能對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)教程請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://m.2667701.com/


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