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程序:检测人脸和眼睛
作者:艾普编程匡老师
来源:艾普编程课程研发中心
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import numpy as np
import cv2
#创建人脸检测器、眼睛检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
#从文件读取图像并转为灰度图像
face_img = cv2.imread('images/face_eye.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#检测人脸区域
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_img, 1.3, 5)
#标注人脸区域
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(face_img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)
#检测眼睛区域
roi_gray = gray_img[y:y+h, x:x+w]
roi_color = face_img[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
#检测眼睛区域
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color, (ex,ey), (ex+ew,ey+eh), (0,255,0), 2)
#显示检测结果到窗口
cv2.imshow('Image',face_img)
#按任意键退出
cv2.waitKey(0)
#销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
python项目实战之人脸识别
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2024-08-05
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detect_image.py 667B
haarcascade_russian_plate_number.xml 74KB
detect_video.py 879B
detect_face_eye.py 1KB
detect_catface.py 660B
haarcascade_frontalcatface.xml 402KB
haarcascade_eye.xml 333KB
detect_camera.py 1007B
hello_world.py 519B
haarcascade_frontalface_default.xml 908KB
images
face5.jpg 74KB
face4.jpg 54KB
face_eye.jpg 54KB
face1.jpg 176KB
face2.jpg 63KB
car2.jpg 54KB
video.mp4 29.94MB
cat1.jpg 31KB
cat2.jpg 48KB
cat3.jpg 22KB
car3.jpg 43KB
face3.jpg 41KB
car1.jpg 56KB
car_number.jpg 8KB
detect_number.py 803B
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