import cv2# 加载Haar级联分类器body_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')# 实际身高（单位：厘米）body_height = 170# 打开摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while True: # 读取帧 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人体 bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 计算身高并绘制矩形框和文字 for (x,y,w,h) in bodies: pixel_height = h # 人体像素高度 scale = body_height / pixel_height # 比例关系 height = round(scale * pixel_height, 2) # 计算身高 cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) cv2.putText(frame, "Height: {}cm".format(height), (x,y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow('frame',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break# 释放资源cap.release()cv2.destroyAllWindows() 图像上面没有显示身高，也没有矩形框

根据您提供的代码，可能存在以下问题：

1. 检查Haar级联分类器文件是否存在，且文件路径是否正确。
2. 检查代码中的身高计算公式是否正确。
3. 检查矩形框和身高文字绘制的参数是否正确。

您可以针对以上问题逐一排查，比如尝试更换不同的Haar级联分类器文件，检查身高计算公式是否与实际需求相符合，检查矩形框和身高文字绘制的参数是否正确。另外，您也可以添加一些调试信息来帮助您更好地定位问题所在，比如输出人体检测结果、身高计算结果等。

相关问题

haarcascade_pedestrian.xml下载

您可以在OpenCV官方GitHub页面上找到haarcascade_pedestrian.xml文件的下载链接。以下是该文件的GitHub页面链接：

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml

请注意，该文件是用于OpenCV的基于Haar特征的级联分类器算法的一个模型，用于检测行人。您可以在使用该文件之前先了解一下OpenCV和Haar特征的级联分类器算法的基本知识。

怎么用Python对人体分类器和人脸分类器进行级联代码示例

要使用Python对人体分类器和人脸分类器进行级联，你可以使用OpenCV库。以下是一个简单的代码示例：

import cv2

# 加载人体分类器
body_classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')
# 加载人脸分类器
face_classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = video_capture.read()

    # 将图像灰度化
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人体
    bodies = body_classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 对每个人体检测人脸
    for (x, y, w, h) in bodies:
        # 截取人体区域
        body_roi = gray[y:y+h, x:x+w]

        # 检测人脸
        faces = face_classifier.detectMultiScale(body_roi, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

        # 在人体区域绘制矩形框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

        # 对每个人脸绘制矩形框
        for (fx, fy, fw, fh) in faces:
            # 在人体区域坐标基础上计算人脸坐标
            face_x = x + fx
            face_y = y + fy
            # 在人脸区域绘制矩形框
            cv2.rectangle(frame, (face_x, face_y), (face_x+fw, face_y+fh), (255, 0, 0), 2)

    # 展示图像
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，以上代码中的`haarcascade_fullbody.xml`和`haarcascade_frontalface_default.xml`是人体分类器和人脸分类器的模型文件，可以在OpenCV的官方GitHub仓库中找到。你需要下载这些文件并将其与代码放在同一个目录中。此外，你也可以使用其他的分类器模型文件来进行级联分类。