detector(gray, 0)与detector(gray, 1)的区别

时间: 2024-05-30 07:09:43 浏览: 117
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detector

`detector(gray, 0)`和`detector(gray, 1)`是OpenCV中人脸检测器`cv2.CascadeClassifier`中`detectMultiScale`方法的两个参数之一，用于控制人脸检测的灵敏度和准确度。 具体来说，`detector(gray, 0)`采用的是较为宽松的参数，能够检测到更多的人脸，但也会出现一些误检测的情况；而`detector(gray, 1)`采用的是较为严格的参数，能够减少误检测，但也会漏检一些人脸。 因此，在使用人脸检测器时，我们需要根据实际情况选择合适的参数，以达到较好的检测效果。
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cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) 除了基本的面部检测，OpenCV还支持更高级的面部识别任务，如关键点检测（眼睛、鼻子、嘴唇等）、面部特征对齐以及基于深度学习的方法（如FaceNet、...

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_detector(gray_image)

该函数需要两个参数：要转换的图像和转换类型，这里使用的是cv2.COLOR_BGR2GRAY，表示将BGR格式的彩色图像转换为灰度图像。然后，将灰度图像传递给面部检测器，该检测器使用了基于HOG（方向梯度直方图）的人脸检测...

import dlib import numpy as np import cv2 predictor_model = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat' detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_model) img1 = cv2.imread('f.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2GRAY) rects = detector(img_gray, 0) print(rects[0]) for i in range(len(rects)): landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img1, rects[i]).parts()]) print(landmarks, type(landmarks)) for idx, point in enumerate(landmarks): pos = (point[0, 0], point[0, 1]) cv2.circle(img1, pos, 3, color=(0, 255, 0)) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(img1, str(idx + 1), pos, font, 0.5, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('img', img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()上述代码的作用

1. 导入需要用到的库：dlib、numpy和OpenCV。 2. 定义模型文件路径和获取人脸检测器对象，这里使用dlib库提供的get_frontal_face_detector()函数获取一个人脸检测器。 3. 加载一张人脸照片并将其转换成灰度图像。 ...

template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask) object_mask = np.zeros((template_gray.shape[0], template_gray.shape[1]), dtype=np.uint8) detector.addTemplate(template_data, "object", object_mask)报错TypeError: Can't parse 'sources'. Input argument doesn't provide sequence protocol

template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", [detector.getT(0)], mask) 或者使用 np.array() 将其转换为数组类型，例如： template_data = cv2.linemod.Template(template_gray,...

import cv2import dlib# 初始化dlib的人脸检测器和68个关键点检测器detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")# 加载测试图片img = cv2.imread("test.jpg")gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 在灰度图上进行人脸检测faces = detector(gray)# 遍历每个人脸，进行关键点检测和绘制for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) for n in range(0, 68): x = landmarks.part(n).x y = landmarks.part(n).y cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)# 显示结果cv2.imshow("Result", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()优化该代码

cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1) # 显示结果 cv2.imshow("Result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 加载测试图片 img = cv2.imread("test.jpg") # 创建多个线程进行并发处理 ...

# 读取模板图片 template = cv2.imread(template_path) # 转为灰度图像 template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建Linemod匹配器 detector = cv2.linemod.getDefaultLINE() # 添加模板信息 detector.addTemplate(template_gray,'1', object_mask=None)# 将模板图像添加到检测器中，设置名称为 "template" # 读取待匹配图像 image = cv2.imread(image_path) # 转为灰度图像 image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行匹配 matches, scores = detector.match(image_gray,threshold=99)报错error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv_contrib\modules\rgbd\src\linemod.cpp:1397: error: (-215:Assertion failed) sources.size() == modalities.size() in function 'cv::linemod::Detector::match'

detector.addTemplate(template_gray, '1', img_size=template_gray.shape[::-1], depth=cv2.CV_8U) 其中，img_size参数指定模板图像的尺寸，depth参数指定模板图像的深度。这样可以确保匹配器能够正确地...

# 生成模板数据 template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask) object_mask=0 # 训练线性模板 detector.addTemplate(template_data, "object") 报错TypeError: linemod_Detector.addTemplate() missing required argument 'object_mask' (pos 3)

object_mask = np.zeros((template_gray.shape[0], template_gray.shape[1]), dtype=np.uint8) detector.addTemplate(template_data, "object", object_mask) 在这里，我们通过使用 numpy 创建一个与模板图像...

detector.match(image_gray)报错linemod_Detector.match() missing required argument 'threshold' (pos 2)，linemod_Detector.match() missing required argument 'threshold' (pos 2)

这是因为linemod_Detector.match()方法需要传入一个阈值参数threshold，你可以尝试将代码修改为...matches, scores = detector.match(image_gray, threshold=70) 其中threshold的值可以根据需要进行调整。

detector.match(image_gray)报错error: OpenCV(4.6.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'match'- linemod_Detector.match() missing required argument 'threshold' (pos 2)

这个错误提示是因为 match() 方法缺少一个必需的参数 threshold。...matches, scores = detector.match(image_gray, threshold=90) 其中 threshold 的值可以根据你的具体情况进行调整。

# 设置人像识别模型 file = r'D:\haarcascade_upperbody.xml' detector = cv2.CascadeClassifier(file) img = cv2.imread('bigbig.jpg') # 人像检测 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) body = detector.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.1, ) img_copy = img.copy() # 定位像素 for (x, y, w, h) in body: result = cv2.rectangle(img_copy, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)用以上代码识别的上半身人像不太准确，有什么提高准确度的办法吗

1. 调整 scaleFactor 参数：这个参数控制图像缩放比例，可以尝试调整这个参数来适应不同的图像大小和分辨率。 2. 增加 minNeighbors 参数：这个参数控制重叠区域，可以尝试增加这个参数来减少误检。 3. 使用其他...

In[1], line 17 15 else: 16 break ---> 17 face_detect(img) 18 if ord('q') == cv.waitKey(10): 19 break Cell In[1], line 5, in face_detect(frame) 3 img_gray = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2GRAY) 4 face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/实训/haarcascade_frontalface_default.xml') ----> 5 faces = face_detector.detectMultiScale(img_gray) 6 for x,y,w,h in faces: 7 cv.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,255,0),thickness=1) error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function 'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale'

if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 检查输入图像是否为空 if frame is None: continue face_detect(frame) cap.release() cv.destroyAllWindows() 这将确保你的程序不会崩溃并输出类似的...

#脸部检测函数 def face_detect_demo(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_detector = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.2, 6) # 如果未检测到面部，则返回原始图像 if (len(faces) == 0): return None, None # 目前假设只有一张脸，xy为左上角坐标，wh为矩形的宽高 (x, y, w, h) = faces[0] # 返回图像的脸部部分 return gray[y:y + w, x:x + h], faces[0] def ReFileName(dirPath): """ :param dirPath: 文件夹路径 :return: """ # 对目录下的文件进行遍历 faces=[] for file in os.listdir(dirPath): # 判断是否是文件 if os.path.isfile(os.path.join(dirPath, file)) == True: c= os.path.basename(file) name = dirPath + '\\' + c img = cv2.imread(name) # 检测脸部 face, rect = face_detect_demo(img) # 我们忽略未检测到的脸部 if face is not None: # 将脸添加到脸部列表并添加相应的标签 faces.append(list(face)) cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() return faces优化一下这两个函数

faces = [list(face) for file in os.listdir(dirPath) if os.path.isfile(os.path.join(dirPath, file)) and (face:=face_detect_demo(cv2.imread(os.path.join(dirPath, file))))[0] is not None] - 可以将cv...

import cv2 import numpy as np # 设置模板和图像路径 template_path = 'demo/Template.jpg' image_path = 'demo/01.jpg' # 创建圆形模板 template = np.zeros((100, 100), dtype=np.uint8) cv2.circle(template, (50, 50), 30, 255, -1) # 加载待匹配图像 img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 初始化 Linemod 检测器 detector = cv2.linemod.getDefaultLINE() detector.read('./detector.yml') # 提取模板特征 modality = cv2.linemod.Modality_COLOR num_features = 32 threshold = 50 extractor = cv2.linemod.ColorGradientExtractor(num_features) color_space = cv2.COLOR_BGR2GRAY features = [] features.append(extractor(template)) # 添加模板 class_id = 0 detector.addTemplate(features, class_id) # 匹配模板 matches, scores = detector.match(img, threshold, class_id) # 显示匹配结果 num_matches = len(matches) for i in range(num_matches): x, y, score, template_id = matches[i] cv2.rectangle(img, (x, y), (x+100, y+100), (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Matches', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()检查代码错误

1. 缺少代码开头的 # 符号，需要添加。 2. 导入模块时，需要将 import cv2 import numpy as np 拆成两行。 3. template_path 和 image_path 变量没有用到，可以删除。 4. getDefaultLINE() 方法需要...

face = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 5, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, (100, 100), (300, 300))

- gray: This is the grayscale version of the input image. - 1.1: This is the scale factor. It determines how much the image size is reduced at each image scale. A smaller value will increase the ...

import cv2 if __name__ == '__main__': # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 加载人脸检测器 faca_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取每一帧图像 while True: flag, frame = cap.read() # flag是否读取了图片 if not flag: break # 将图像转化为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, code = cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对每一帧灰度图像进行人脸检测 faces = faca_detector.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=10) # 对每一个检测到的人脸区域绘制检测方框 for x,y,w,h in faces: cv2.rectangle(frame, pt1 = (x,y), pt2 = (x+w,y+h), color=[0,0,255], thickness=2) # 显示检测到的结果 cv2.imshow('face', frame) # 设置显示时长 key = cv2.waitKey(1000//24) # 注意要用整除//，因为毫秒为整数 # 按q键退出 if key == ord('q'): break # 销毁内存 cv2.destroyAllWindows() cap.release()

1. 导入OpenCV库。 2. 判断是否为主函数，如果是，执行以下步骤。 3. 打开摄像头，创建一个VideoCapture对象，参数为0表示使用默认的摄像头。 4. 加载人脸检测器，创建一个CascadeClassifier对象，参数为训练好的...

In[1], line 37 35 user_id = input('\n 输入用户ID，从0开始递增：') 36 user_name = input ('\n输入用户英文名：') ---> 37 face_collect(user_id, user_name) Cell In[1], line 21, in face_collect(face_id, username) 19 faces = face_detector.detectMultiScale(img_gray) 20 for x, y, w, h in faces: ---> 21 cv.rectangle(img, (x, y),(x + w, y + h), color(0, 255, 0), thickness=1) 22 count += 1 23 #保存图像的路径，读者可根据需要修改 NameError: name 'color' is not defined

这个错误提示告诉我们在代码的第21行中使用了一个未定义的变量 color。这可能是因为您忘记导入 color 变量所在的模块或者没有在代码中定义 color 变量。请检查您的代码并确认 color 变量的来源是否正确。...

import cv2 # 创建跟踪器对象 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('plane.mp4') # 读取第一帧 ok, frame = video.read() # 选择要跟踪的目标区域 bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化跟踪器 ok = tracker.init(frame, bbox) while True: # 读取当前帧 ok, frame = video.read() if not ok: break # 跟踪目标 ok, bbox = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功，绘制跟踪框和中心点 if ok: # 获取跟踪框坐标 x, y, w, h = [int(i) for i in bbox] # 绘制跟踪框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 计算中心点坐标 center_x = x + w/2 center_y = y + h/2 # 绘制中心点 cv2.circle(frame, (int(center_x), int(center_y)), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示中心点坐标 text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 特征点检测 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) detector = cv2.ORB_create() keypoints = detector.detect(gray, None) for kp in keypoints: x, y = kp.pt cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(frame, 'Head', (int(x)-10, int(y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'.format(x, y), (int(x)-50, int(y)-30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 video.release() cv2.destroyAllWindows()将这段代码的特征点改为只显示其中一个特征点

cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(frame, 'Head', (int(x)-10, int(y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'....

matches, scores = detector.match(image_gray,threshold=20)报错OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv_contrib\modules\rgbd\src\linemod.cpp:1397: error: (-215:Assertion failed) sources.size() == modalities.size() in function 'cv::linemod::Detector::match'

在cv::linemod::Detector::addTemplate函数中，每个添加的模板都会被分配一个模态，而sources中的每个输入数组都必须与之前添加的模板使用相同的模态。 因此，你需要检查一下你的代码中是否存在以下问题： - ...

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