用python代码 基于opencv的人脸检测和微笑检测,对人进行微笑截图,并将照片通过tkinter显示出来,最多截10张,在tkinter上可以选择最好一张保存,只需要代码和解释

时间: 2024-03-24 20:39:03 浏览: 69
PY

使用python+opencv进行人脸检测

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好的,下面是代码和解释说明: ```python import cv2 import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk # 创建窗口 window = tk.Tk() # 设置窗口标题和大小 window.title("Smile Detector") window.geometry("800x600") # 创建画布 canvas = tk.Canvas(window, width=800, height=500) canvas.pack() # 创建label用于显示图片 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 加载分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') smile_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml') # 设置参数 max_images = 10 # 最多截取10张照片 smile_counter = 0 # 微笑计数器 best_smile = None # 最好的微笑照片 # 创建摄像头对象 cap = cv2.VideoCapture(0) # 循环读取视频流 while True: # 读取一帧 ret, frame = cap.read() # 将帧转换成灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 遍历每个人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 绘制矩形框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) # 从人脸区域检测微笑 roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_color = frame[y:y + h, x:x + w] smiles = smile_cascade.detectMultiScale(roi_gray, 1.8, 20) # 如果检测到微笑,截取照片并显示在界面上 if len(smiles) > 0: smile_counter += 1 if smile_counter <= max_images: img_name = f"smile_{smile_counter}.jpg" cv2.imwrite(img_name, frame) img = Image.open(img_name) img = img.resize((800, 500), Image.ANTIALIAS) img_tk = ImageTk.PhotoImage(img) img_label.config(image=img_tk) img_label.image = img_tk # 保存最好的微笑照片 if best_smile is None: best_smile = img_name else: img1 = cv2.imread(best_smile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread(img_name, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if cv2.mean(img2)[0] > cv2.mean(img1)[0]: best_smile = img_name # 显示视频流 cv2.imshow('Smile Detector', frame) # 按下q键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头和窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 显示最好的微笑照片 if best_smile is not None: img = Image.open(best_smile) img = img.resize((800, 500), Image.ANTIALIAS) img_tk = ImageTk.PhotoImage(img) img_label.config(image=img_tk) img_label.image = img_tk # 保存最好的微笑照片 save_button = tk.Button(window, text="Save", command=lambda: img.save("best_smile.jpg")) save_button.pack() ``` 代码说明: 1. 导入必要的模块,包括OpenCV、Tkinter和Pillow。 2. 创建窗口、画布和用于显示图片的Label。 3. 加载人脸分类器和微笑分类器,设置参数。 4. 创建摄像头对象。 5. 循环读取视频流,对每一帧进行人脸检测和微笑检测。 6. 如果检测到微笑,将截取的照片显示在界面上,并将计数器加1。同时,判断当前微笑照片是否比之前的更好,如果是,则更新最好的微笑照片。 7. 如果计数器达到最大值,停止截图。 8. 显示视频流,并监听按键事件。如果按下q键,退出程序。 9. 释放摄像头和窗口。 10. 显示最好的微笑照片,并创建保存按钮。如果用户点击保存按钮,将最好的微笑照片保存为"best_smile.jpg"。 注意事项: 1. 在运行程序之前,需要下载人脸分类器和微笑分类器,并将它们放在与代码相同的目录下。 2. 在运行程序之前,需要安装OpenCV、Tkinter和Pillow。
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