您好,登录后才能下订单哦!
密码登录
登录注册
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》
这篇文章主要介绍python openCV怎么获取人脸部分并存储功能,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
代码如下
#-*- coding:utf-8 -*- import cv2 import os import time import base64 import numpy as np save_path = 'E:\\opencv\\2018-04-24OpenCv\\RAR\\savetest' faceCascade = cv2.CascadeClassifier( './haarcascade_frontalface_alt.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) count = 0 while True: ret,frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY) rect = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=9, minSize=(50,50), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE ) if not rect is (): for x,y,w,h in rect: roiImg = frame[y:y+h,x:x+w] # 以时间戳和读取的排序作为文件名称 listStr = [str(int(time.time())), str(count)] fileName = ''.join(listStr) # 图片存储 cv2.imwrite(save_path + os.sep + '%s.jpg' % fileName, roiImg) # print (roiImg) # roiTobase64 = cv2.imencode(roiImg,np.uint8) # print (base64.b64encode(roiTobase64)) cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) count += 1 cv2.imshow('opencvCut',frame) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
小编再为大家分享一段代码:python用opencv批量检测人脸,并保存:
import cv2 import sys import os from PIL import Image cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml" #训练参数文件 faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)#分类器 base = 'new_dir\\' for img in os.listdir(base): image = cv2.imread(base + img)#读取图片 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.equalizeHist(gray) #直方图均衡化,提高分类效果 faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(10, 10) ) num = 0 for (x, y, w, h) in faces: cv2.imwrite("face_dir\\" + img,image[y:y+h,x:x+w]) num += 1 # cv2.imshow("Faces found", image) cv2.waitKey(0)
python的五大特点:1.简单易学,开发程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象,与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性,Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性,Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源,Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
以上是“python openCV怎么获取人脸部分并存储功能”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。