OpenCV版本3.3.0,注意模型文件的路径要改成自己所安装的opencv的模型文件的路径,路径不对就会报错,一般在opencv-3.3.0/data/haarcascades 路径下
import numpy as np import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret,img = cap.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) cv2.imshow('img',img) if cv2.waitKey(1) &0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
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Dlib有一个非常方便、快速和高效的目标检测程序,我想做一个类似于这个例子的酷脸跟踪例子。 OpenCV,这是广泛支持,有视频捕捉模块,这是相当快的(五分之一秒的快照相比,1秒或更多的调用一些程序,唤醒网络摄像头和获取图片)。我将此添加到Dlib中的人脸检测器Python示例中。 如果您直接显示和处理OpenCV VideoCapture输出,它看起来很奇怪,因为OpenCV显然存储BGR而不是R