# 1 load 2 load jpg 3 hear gray 4 detect 5 draw
import cv2
import numpy as np
face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# haarcascade_frontalface_default.xml 文件是训练出的人脸识别模型 该文件在 "opencv/data/haarcascades/"目录下
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
# haarcascade_eye.xml 文件是训练出的眼睛识别模型 该文件在 "opencv/data/haarcascades/"目录下
img = cv2.imread("123.jpg") # 123.jpg是人脸的图片
cv2.imshow('src',img)
gary = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face = face_xml.detectMultiScale(gary,1.3,5)
# 1.gary 灰度数据 2. 1.3 比例缩放范围 3.5 最小像素
print("face=",len(face))
# draw
for (x,y,w,h) in face:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) # img 绘制的数据 (x,y) 要绘制的起始坐标 ((x+w,y+h)) 终止位置 颜色 2 线条粗细
roi_face = gary[y:y+h,x:x+w]
roi_color = img[y:y+h,x:x+w]
# 参数是灰度图片
eyes = eye_xml.detectMultiScale(roi_face)
print("eye=",len(eyes))
for (e_x,e_y,e_w,e_h) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color,(e_x,e_y),(e_x+e_w,e_y+e_h),(0,255,0),2)
cv2.imshow("dst",img)
cv2.waitKey(0)
使用opencv实现人脸识别及人眼识别
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转载自blog.csdn.net/qq_15256443/article/details/84107727
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