opencv无法显示人像
时间: 2023-11-17 14:08:00 浏览: 37
根据提供的引用内容,可以得知OpenCV是可以实时显示人脸识别的。如果无法显示人像,可能是代码实现上的问题。建议检查代码中是否正确调用了OpenCV库,并且是否正确读取了图像文件。同时,还需要检查代码中是否正确设置了图像的显示窗口。如果以上问题都没有出现,还需要检查计算机是否安装了正确版本的OpenCV库和相关依赖库。
相关问题
python 用opencv把人像上半身画线
要用Python和Opencv对人像上半身画线,可以按照以下步骤进行:
1. 导入必要的库和模块:cv2、numpy
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取原始图片
```python
img = cv2.imread('path/to/image')
```
3. 对图片进行剪切,只保留上半身部分
```python
height, width = img.shape[:2]
half_height = int(height / 2)
upper_body_img = img[0:half_height, :]
```
4. 绘制上半身轮廓线
```python
gray_img = cv2.cvtColor(upper_body_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray_img, 100, 200)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(upper_body_img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
```
5. 显示绘制完成的图片
```python
cv2.imshow('image', upper_body_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
将上述代码整合起来,可以得到以下完整代码:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('path/to/image')
height, width = img.shape[:2]
half_height = int(height / 2)
upper_body_img = img[0:half_height, :]
gray_img = cv2.cvtColor(upper_body_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray_img, 100, 200)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(upper_body_img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('image', upper_body_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
运行代码后,就可以看到绘制完成的图片,其中上半身部分的轮廓线已经被绘制出来了。
python人像磨皮代码
当涉及到人像磨皮的代码时,Python提供了一些库和工具,可以帮助你实现这个功能。其中最常用的库是OpenCV和PIL(Python Imaging Library)。
下面是一个使用OpenCV库进行人像磨皮的示例代码:
```python
import cv2
def skin_smoothing(image_path):
# 读取图像
image = cv2.imread(image_path)
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 应用高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (0, 0), 15)
# 计算差值图像
diff = cv2.subtract(blurred, gray)
# 对差值图像进行增强
enhanced = cv2.add(gray, diff)
# 合并增强后的图像和原始图像
result = cv2.merge([enhanced, enhanced, enhanced])
return result
# 调用函数进行人像磨皮
result_image = skin_smoothing("input.jpg")
# 显示结果图像
cv2.imshow("Result", result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用了高斯模糊和差值增强的方法来实现人像磨皮效果。你可以根据需要调整参数以达到更好的效果。