调 用 opencv 中的分类器,对视频中的面部微笑进行检测,要求检测到 微笑时使用蓝色方框框出,并标注字符‘smile’打印展示在视频中
时间: 2024-02-28 12:52:57 浏览: 93
基于opencv的表情识别
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好的,我可以为您提供一些代码示例,您可以在其中选择适合您的部分并进行调整。首先,您需要使用OpenCV中的CascadeClassifier类来加载面部检测分类器,然后使用VideoCapture类加载视频文件并逐帧处理视频。下面是一些Python示例代码:
```python
import cv2
# 加载面部检测分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加载视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while True:
# 逐帧读取视频
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 将帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测面部
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
# 在检测到的面部周围绘制矩形
for (x, y, w, h) in faces:
# 绘制蓝色矩形
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 在矩形上标注字符'smile'
cv2.putText(frame, 'smile', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2)
# 显示帧
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先加载面部检测分类器,然后使用VideoCapture类加载视频文件并逐帧处理视频。在每一帧中,我们将帧转换为灰度图像并使用面部检测分类器检测面部。如果检测到面部,我们将在检测到的面部周围绘制蓝色矩形,并在矩形上标注字符'smile'。最后,我们显示帧并等待用户按下'q'键退出程序。
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