opencv-python摄像头识别手口眼并分割

在使用OpenCV-Python进行摄像头识别手口眼并分割的过程中，您可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

import cv2
import numpy as np
import imutils

2. 创建摄像头对象并启动摄像头：

cap = cv2.VideoCapture(0)

3. 定义对象检测器：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
hand_cascade = cv2.CascadeClassifier('hand.xml')

其中，`haarcascade_frontalface_default.xml`、`haarcascade_eye.xml` 和 `hand.xml` 是 OpenCV 提供的分类器文件，可以在OpenCV官网下载。

4. 定义函数进行手、口和眼睛的检测和分割：

def detect_objects(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        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:
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
    hands = hand_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
    for (x,y,w,h) in hands:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
    return img

其中，`detectMultiScale` 函数用于检测对象，`rectangle` 函数用于在图像上绘制矩形框。

5. 循环读取摄像头图像，并调用函数进行对象检测和分割：

while True:
    ret, frame = cap.read()
    frame = imutils.resize(frame, width=500)
    frame = detect_objects(frame)
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

在循环中，使用 `imutils.resize` 函数将图像缩放到指定大小，然后调用 `detect_objects` 函数进行对象检测和分割。最后，使用 `cv2.imshow` 函数显示图像，按下键盘上的 'q' 键退出循环。

完整代码如下所示：

import cv2
import numpy as np
import imutils

cap = cv2.VideoCapture(0)

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
hand_cascade = cv2.CascadeClassifier('hand.xml')

def detect_objects(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        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:
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
    hands = hand_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
    for (x,y,w,h) in hands:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
    return img

while True:
    ret, frame = cap.read()
    frame = imutils.resize(frame, width=500)
    frame = detect_objects(frame)
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意，该程序需要使用到 `haarcascade_frontalface_default.xml`、`haarcascade_eye.xml` 和 `hand.xml` 这三个分类器文件，需要将其与程序放在同一目录下或者使用正确的路径。