分類器鏈接，https://download.csdn.net/download/fanzonghao/10582586

代碼：

import numpy as np import cv2# 實例化人臉分類器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') # 實例化眼睛分類器 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_eye.xml') # 讀取測試圖片 img = cv2.imread('faces.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) # 將原彩色圖轉換成灰度圖 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 開始在灰度圖上檢測人臉，輸出是人臉區域的外接矩形框 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 8) # 遍歷人臉檢測結果 for (x,y,w,h) in faces:# 在原彩色圖上畫人臉矩形框cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)# 獲取該人臉矩形框的感興趣區域RoI, 淺復制roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]roi_color = img[y:y+h, x:x+w]# 開始在人臉區域中檢測眼睛，輸出是眼睛區域的外接矩形框eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)# 遍歷眼睛檢測結構for (ex,ey,ew,eh) in eyes:# 在原彩色圖上畫眼睛矩形框cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) # 顯示畫好矩形框的圖片 cv2.namedWindow('faces', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow('faces',img) # 等待退出鍵 cv2.waitKey(0) # 銷毀顯示窗口 cv2.destroyAllWindows()

模板檢測：

import cv2 import numpy as np# 讀取圖片，彩色模式 img_color = cv2.imread('faces.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) # 讀取圖片，灰度模式 img_gray = cv2.imread('faces.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 讀取人臉模板圖片，灰度模式 template = cv2.imread('face_template1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 獲取模板尺寸 w, h = template.shape[::-1] # 模板匹配方法數組 methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv2.TM_CCORR', 'cv2.TM_CCORR_NORMED', 'cv2.TM_SQDIFF', 'cv2.TM_SQDIFF_NORMED'] # 遍歷匹配方法 for meth in methods:# 拷貝圖片img_color2 = img_color.copy()img_gray2 = img_gray.copy()# 把字符串轉換成代碼method = eval(meth)# 模板匹配res = cv2.matchTemplate(img_gray2,template,method)# 獲取匹配結果的最大、最小值，及其位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)# TM_SQDIFF 和 TM_SQDIFF_NORMED匹配方法：值越小，越相似if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:# 取最小值位置，作為矩形框左上角位置top_left = min_locelse:# 取最大值位置，作為矩形框左上角位置top_left = max_loc# 根據模板尺寸計算出：矩形框右下角位置bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)# 畫矩形框cv2.rectangle(img_color2,top_left, bottom_right, 255, 2)# 顯示畫好矩形框的圖片cv2.namedWindow(meth, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow(meth,img_color2)# 等待退出鍵cv2.waitKey(0) # 銷毀顯示窗口 cv2.destroyAllWindows()

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總結

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