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這篇文章主要介紹python openCV怎么獲取人臉部分并存儲功能,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
代碼如下
#-*- 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] # 以時間戳和讀取的排序作為文件名稱 listStr = [str(int(time.time())), str(count)] fileName = ''.join(listStr) # 圖片存儲 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()
小編再為大家分享一段代碼:python用opencv批量檢測人臉,并保存:
import cv2 import sys import os from PIL import Image cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml" #訓練參數文件 faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)#分類器 base = 'new_dir\\' for img in os.listdir(base): image = cv2.imread(base + img)#讀取圖片 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.equalizeHist(gray) #直方圖均衡化,提高分類效果 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的五大特點:1.簡單易學,開發程序時,專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向對象,與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。3.可移植性,Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性,Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源,Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。
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