本次在图片识别的程度上增添了视频识别
原理就是在图片的基础上进行操作 每毫秒进行下一帧的人脸解析识别,时间可自行设置
复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29import numpy as np import cv2 win = cv2.namedWindow('dzd',cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow('dzd',640,200) rose = cv2.imread('./rose.jpg') cv2.imshow('dzd',rose) cv2.waitKey(0) cv2.destroyWindow('dzd') # v = cv2.VideoCapture('./dzd2.mp4') face_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt2.xml') # 视频是由一张张图片组成,每一张图片,帧 while True: flag,frame = v.read() if not flag: break # frame = cv2.resize(frame,(640,360)) gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_zones = face_detector.detectMultiScale(gray,scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 3) for x,y,w,h in face_zones: cv2.rectangle(frame,pt1 = (x,y),pt2 = (x+w,y+h),color = [0,0,255],thickness=2) cv2.imshow('dzd',frame) key = cv2.waitKey(1) if key == ord('q'): break v.release()#释放视频流 cv2.destroyAllWindows()
最后
以上就是壮观芹菜最近收集整理的关于【机器学习】opencv-视频中的人脸检测的全部内容,更多相关【机器学习】opencv-视频中内容请搜索靠谱客的其他文章。
本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复