detector.detectMultiScale

时间: 2024-04-27 11:22:31 浏览: 109
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人脸识别--detectMultiScale函数使用

这似乎是在使用OpenCV中的CascadeClassifier类中的detectMultiScale()方法，用于在图像中检测目标物体的位置。这个方法使用Haar特征分类器作为检测器，它可以识别出物体的边缘特征，并在图像中滑动一个窗口来检测这些特征。这个方法返回一个矩形列表，每个矩形代表一个检测到的物体的位置和大小。在调用这个方法时，需要提供一个输入图像和一些参数，如缩放因子、最小邻居数、检测阈值等。
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opencv人脸识别--detectMultiScale函数

opencv人脸识别--detectMultiScale函数
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opencv人脸识别--detectMultiScale函数_源码

opencv人脸识别--detectMultiScale函数

detector.detectmultiscale

detector.detectmultiscale是一个OpenCV中的函数，用于检测图像中的多个对象。它可以在不同的尺度上检测对象，从而提高检测的准确性和鲁棒性。该函数可以用于人脸检测、目标跟踪等应用。

face_detector.detectmultiscale

face_detector.detectmultiscale 是一个用于在图像中检测人脸的函数。该函数会对输入的图像进行多尺度检测，即在不同大小的图像上寻找人脸，以提高检测的准确性和鲁棒性。它可以在计算机视觉领域的很多应用中使用，...

face=face_detector.detectMultiScale

它是 OpenCV 中的一个函数，其中的参数 face_detector 是一个人脸检测器，detectMultiScale 是一个检测器函数，用于在输入图像中检测人脸。该函数返回的是一个矩形，表示人脸在图像中的位置和大小。具体实现可以参考...

face_detector.detectMultiScale(img_numpy)函数无返回值

face_detector.detectMultiScale(img_numpy)函数的返回值是一个包含检测到的人脸位置的矩形框的列表。每个矩形框表示一个人脸，由四个坐标值（左上角的x和y坐标，以及矩形框的宽度和高度）组成。如果函数没有返回...

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

The detectMultiScale() function takes several parameters: - 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 ...

# 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

人像识别是一个比较复杂的任务，准确度受到很多因素的影响。以下是一些提高准确度的建议： 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。...

Cell In[4], line 35 32 print("[0] faces trained, Exiting Program".format(len(np.unique(ids)))) 34 if __name__ == '__main__': ---> 35 face_training() Cell In[4], line 22, in face_training() 19 img_gray = Image.open(imagePath).convert('L') 20 img_numpy = np.array(img_gray, 'uint8') ---> 22 user_id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1]) 23 print(user_id, " ", imagePath) 24 faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy) ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'jpg'

这个错误信息显示在执行 face_training 函数的时候，出现了一个 ValueError 异常。具体来说，这个异常是在第 22 行代码处抛出的，这一行代码试图将图片文件名中的数字部分转换为整数类型，但是却出现了一个无法...

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。...

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'

根据你提供的错误信息，程序在运行时出现了断言错误，具体为：在函数 cv::CascadeClassifier::detectMultiScale 中，参数不应为空。这通常表示你提供的参数不符合要求，或者相应的文件不存在。 在你的代码中，有...

import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabel(path): facSamples = [] ids = [] imagePaths = [] for f in os.listdir(path): result = os.path.join(path, f) imagePaths.append(result) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: img = cv2.imread(imagePath) PIL_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_numpy = np.array(PIL_img) faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy) id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) for x, y, w, h in faces: facSamples.append(img_numpy[y:y + h, x:x + w]) ids.append(id) return facSamples, ids if __name__ == '__main__': path = 'data' faces, ids = getImageAndLabel(path) recognize = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognize.train(faces, np.array(ids)) recognize.write('trainer/train.yaml')

这段代码是用于人脸识别的，首先定义了一个函数 getImageAndLabel，用于读取指定路径下的图片并进行人脸检测，将检测到的人脸保存到一个列表中。然后，在 if __name__ == '__main__' 中调用 getImageAndLabel ...

def get_images_and_labels(path): image_paths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)] # 新建连个list用于存放 face_samples = [] ids = [] # 遍历图片路径，导入图片和id添加到list中 for image_path in image_paths: # 通过图片路径将其转换为灰度图片 img = Image.open(image_path).convert('L') # 将图片转化为数组 img_np = np.array(img, 'uint8') if os.path.split(image_path)[-1].split(".")[-1] != 'jpg': continue # 为了获取id，将图片和路径分裂并获取 id = int(os.path.split(image_path)[-1].split(".")[1]) # 调用熟悉的人脸分类器 detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') faces = detector.detectMultiScale(img_np) # 将获取的图片和id添加到list中 for (x, y, w, h) in faces: face_samples.append(img_np[y:y + h, x:x + w]) ids.append(id) return face_samples, ids

这段代码是一个 Python 函数，用于读取一个文件夹中的人脸图像，并将其转化为灰度图像，并返回一个包含人脸图像数组和相应标签的元组。具体解释如下： - 函数名为 get_images_and_labels，接收一个参数 path，表示...

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()

这段代码的作用是打开摄像头，使用OpenCV中的人脸检测器对每一帧图像进行人脸检测，并在检测到的人脸区域绘制矩形方框，最后显示检测结果并等待用户按下q键退出程序。 具体实现过程如下： 1. 导入OpenCV库。...

[ERROR:0@0.041] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\persistence.cpp (505) cv::FileStorage::Impl::open Can't open file: 'E:\PyCh\python\ venv\Lib\site-packages\cv2\data' in read mode Traceback (most recent call last): File "E:\PyCh\python\TTTT\xym\Face recognition2.py", line 43, in <module> yangmi=ReFileName(dirPathyangmi)#调用函数 File "E:\PyCh\python\TTTT\xym\Face recognition2.py", line 32, in ReFileName face, rect = face_detect_demo(img) File "E:\PyCh\python\TTTT\xym\Face recognition2.py", line 9, in face_detect_demo faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.2, 6) #使用此函数监测图像中的人脸。函数返回一个位置和大小的矩形列表，最后我们在原始图像中绘制矩形，已标记检测到人脸 cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function 'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale'

empty() in function 'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale'：这个错误是由于在 cv::CascadeClassifier::detectMultiScale 函数中出现了断言失败的情况。可能是由于级联分类器文件未正确加载或不存在导致的...

#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

以下是对这两个函数的优化建议： 1. face_detect_demo()函数优化建议： - 可以添加参数来控制检测面部的参数，例如缩放因子、邻近的近似点数等。 - 可以返回多个检测到的脸部位置，而不仅仅是第一个脸部位置。...

import os import cv2 #import sys #from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels(path): facesSamples=[] ids=[] imagePaths=[] for f in os.listdir(): result=os.path.join(path,f) imagePaths.append(result) face_detector=cv2.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: #读取列表imgesPath的每一张图片 img =cv2.imread(imagePath) #将读取的图片灰度化处理 PIL_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COL0R_BGR2GRAY) #将图像转换为数组 img_numpy=np.array(PIL_img) #检测人脸并返回人脸信息 faces=face_detector.detectMultiScale(img_numpy) #获取每张图片的id os. path. split方法将路径和名称切割开 id=int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) print(os.path.split(imagePath)) #遍历人脸信息获取x轴坐标y轴坐标w宽度h高度 for x,y,w,h in faces: #获取人脸部分数据在转换后数组内的值，将其存放到图片数据列 facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) #再将id加到对应图片数据的列表ids中 ids.append(id) #输出所有图片的id #print(ids) #返回图片数据列表以及对应id列表 return facesSamples,ids if __name__=='__main__': #图片路径 path='.data/' #获取图像数组和id标签数组 faces,ids=getImageAndLabels(path) recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) recognizer.write('trainer/trainer.yml')帮我改正错误

faces=face_detector.detectMultiScale(img_numpy) id=int(os.path.splitext(os.path.split(imagePath)[1])[0]) for x,y,w,h in faces: facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) ids.append(id) return ...

'''' Training Multiple Faces stored on a DataBase: ==> Each face should have a unique numeric integer ID as 1, 2, 3, etc ==> LBPH computed model will be saved on trainer/ directory. (if it does not exist, pls create one) ==> for using PIL, install pillow library with "pip install pillow" Based on original code by Anirban Kar: https://github.com/thecodacus/Face-Recognition Developed by Marcelo Rovai - MJRoBot.org @ 21Feb18 ''' import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os # Path for face image database path = 'dataset' recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml"); # function to get the images and label data def getImagesAndLabels(path): imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)] faceSamples=[] ids = [] for imagePath in imagePaths: PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L') # convert it to grayscale img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8') id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1]) faces = detector.detectMultiScale(img_numpy) for (x,y,w,h) in faces: faceSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) ids.append(id) return faceSamples,ids print ("\n [INFO] Training faces. It will take a few seconds. Wait ...") faces,ids = getImagesAndLabels(path) recognizer.train(faces, np.array(ids)) # Save the model into trainer/trainer.yml recognizer.write('trainer/trainer.yml') # recognizer.save() worked on Mac, but not on Pi # Print the numer of faces trained and end program print("\n [INFO] {0} faces trained. Exiting Program".format(len(np.unique(ids)))) 翻译各语句

这段代码是用于训练一个人脸数据库的，其中每张人脸都有一个唯一的数字ID。使用LBPH算法来计算模型，模型将被保存在trainer/目录中。如果该目录不存在，则需要创建它。需要安装Pillow库才能使用PIL。...
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