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python結(jié)合opencv實(shí)現(xiàn)人臉檢測與跟蹤

 更新時(shí)間:2015年06月08日 08:37:07   投稿:hebedich  
在Python下用起來OpenCV很爽,代碼很簡潔,很清晰易懂。使用的是Haar特征的分類器,訓(xùn)練之后得到的數(shù)據(jù)存在一個(gè)xml中。下面我們就來詳細(xì)談?wù)劇?/div>

模式識(shí)別課上老師留了個(gè)實(shí)驗(yàn),在VC++環(huán)境下利用OpenCV庫編程實(shí)現(xiàn)人臉檢測與跟蹤。

然后就開始下載opencv和vs2012,再然后,配置了好幾次還是配置不成功,這里不得不吐槽下微軟,軟件做這么大,這么難用真的好嗎?

于是就嘗試了一下使用python完成實(shí)驗(yàn)任務(wù),大概過程就是這樣子的:

首先,配置運(yùn)行環(huán)境:

下載opencv和python的比較新的版本,推薦opencv2.4.X和python2.7.X。

直接去官網(wǎng)下載就ok了,python安裝時(shí)一路next就行,下載的opencv.exe文件運(yùn)行后基本上是一個(gè)解壓的過程,自己選擇一個(gè)解壓路徑(盡量不要出現(xiàn)中文),然后就坐等解壓完成。

然后從opencv解壓后的路徑中找(D:\My Documents\Downloads)\opencv\build\python\2.7\x86,()里面的部分是你自己的安裝路徑,其中x86對(duì)應(yīng)32位的機(jī)器,x64代表64位的機(jī)器,當(dāng)然要按照你機(jī)器的實(shí)際情況選擇了。將這個(gè)路徑里面的cv2.pyd拷貝至python2.7的模塊路徑C:\Python27\Lib\site-packages里,python2.7默認(rèn)安裝在C盤跟目錄下。

此時(shí)打開python,在cmd下輸入python,或者直接打開“所有程序->active state active python->Python Interactive Shell”都行。

接下來輸入import cv2,出錯(cuò)了對(duì)不對(duì)?為什么呢?

這是因?yàn)闆]有安裝numpy這個(gè)python模塊,去numpy的官網(wǎng)下載一個(gè)比較新的版本,因?yàn)樽钚碌陌姹疽话愣际窃创a,需要去命令行中安裝,比較麻煩,推薦找一個(gè)exe文件。注意,在官網(wǎng)給出的鏈接中,切記看完全名稱,后面一般都會(huì)提示這個(gè)模塊在哪個(gè)python版本下安裝時(shí)比較和諧,選擇你自己安裝的python版本對(duì)應(yīng)的numpy模塊。下載完成后安裝時(shí)看一下該模塊給出的python路徑對(duì)不對(duì),對(duì)的話然后next就行了,不對(duì)的話可能就是你的python是2.7,卻下了numpy for python 3.0.

這時(shí)再去import一下cv2,如果什么也沒有輸出的話就是import成功了。

簡直比vs下的配置簡單了好幾個(gè)數(shù)量級(jí),對(duì)不對(duì)?

配置好環(huán)境后,跟著opencv嗨起來!

然后在pythonwin或idle(python gui)下新建一個(gè)py文件,輸入以下代碼:

import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")
cap=cv2.VideoCapture(0)
success,frame=cap.read()
classifier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")   #確保此xml文件與該py文件在一個(gè)文件夾下,否則將這里改為絕對(duì)路徑,此xml文件可在D:\My Documents\Downloads\opencv\sources\data\haarcascades下找到。

while success:
  success,frame=cap.read()
  size=frame.shape[:2]
  image=np.zeros(size,dtype=np.float16)
  image=cv2.cvtColor(frame,cv2.cv.CV_BGR2GRAY)
  cv2.equalizeHist(image,image)
  divisor=8
  h,w=size
  minSize=(w/divisor,h/divisor)
  faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)
  if len(faceRects)>0:
    for faceRect in faceRects:
      x,y,w,h=faceRect
      cv2.circle(frame,(x+w/2,y+h/2),min(w/2,h/2),(255,0,0))
      cv2.circle(frame,(x+w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0))
      cv2.circle(frame,(x+3*w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0))
      cv2.rectangle(frame,(x+3*w/8,y+3*h/4),(x+5*w/8,y+7*h/8),(255,0,0))
  cv2.imshow("test",frame) 
  key=cv2.waitKey(10)
  c=chr(key&255)
  if c in ['q','Q',chr(27)]:
    break
cv2.destroyWindow("test")

為什么沒有注釋,你恐怕知道下雨天,dir()和help()更配呦。

這段代碼的功能就是對(duì)計(jì)算機(jī)攝像頭拍到的視頻加以處理,使其顯示并追蹤人臉。下圖是運(yùn)行效果:

最后再說一句,這個(gè)過程說起來簡單,但很容易出錯(cuò),希望大家能自己找到錯(cuò)誤的原因,并解決錯(cuò)誤。如果自己解決不了的話,不妨把問題貼在評(píng)論里,大家來共同解決,共同進(jìn)步。

以上所述就是本文的全部內(nèi)容了,希望大家能夠喜歡。

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