分享有关Python人脸识别的代码-图像扩展和腐蚀,动态人脸识别以及图像人脸识别
摘要:今天分享有关Python图像扩展和腐蚀,图像人脸识别和动态人脸识别的代码。
今天分享有关Python图像扩展和腐蚀,图像人脸识别和动态人脸识别的代码。
Python图像扩展和腐蚀
图像的膨胀和腐蚀主要是为了找到图像中的最大和最小面积。代码中的结构元素意味着:有两个图像B和X。如果X是要处理的对象,而B用于处理X,则B称为结构元素,也称为刷子。结构元素通常是相对较小的图像。
"""图片膨胀与腐蚀"""
import cv2
#读取图片:cv2.imread(路径,num)
img = cv2.imread("1.jpg",0)
#构造一个3*3的结构元素
elment = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
#膨胀图像cv2.dilate(图像,元素结构)
dilate = cv2.dilate(img,elment)
#腐蚀图像cv2.erode(图像,元素结构)
erode = cv2.erode(img,elment)
#将两幅图像相减获得边,第一个参数是膨胀后的图像,第二个参数是腐蚀后的图像
result = cv2.absdiff(dilate,erode)
#阈值类型:'TERM_CRITERIA_COUNT', 'TERM_CRITERIA_EPS', 'TERM_CRITERIA_MAX_ITER',
# 'THRESH_BINARY', 'THRESH_BINARY_INV', 'THRESH_MASK', 'THRESH_OTSU',
# 'THRESH_TOZERO_INV', 'THRESH_TRIANGLE', 'THRESH_TRUNC'
retval,result = cv2.threshold(result,50,255,cv2.THRESH_BINARY);
#反色,即对二值图像每个像素取反
result = cv2.bitwise_not(result);
#显示图像
cv2.imshow('origin',img)
#原图
cv2.imshow('result',result)
#边缘检测图
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
动态人脸识别
动态人脸识别不需要停止等待,只要出现在一定的识别范围内,无论是走路还是站着,系统都会自动识别它,也就是说,如果人们以自然的方式走过去 ,相机将继续捕获和收集信息,并发布用于动态人脸识别的指令。
第一件事是基于面部器官的形状描述和它们之间的间隔特性,获得有助于面部分类的特征数据。特征权重通常包括特征点之间的欧氏间隔,曲率和视点。
import cv2
# 1.使用OpenCV的分类器
# 2.从摄像头或本地中读取照片
# 3.在图片上换框
# 4.在新窗口上展示图片
# 1.使用OpenCV的分类器/特征库
detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt2.xml')
# 2.从摄像头或本地中读取照片
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret,img = cap.read()
faces = detector.detectMultiScale(img,1.3,5)
# 3.在图片上换框
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame',img)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 4.在新窗口上展示图片
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
图片人脸识别
图像人脸识别分为以下步骤:
图像灰度,几何变换,图像增强,归一化,特征点定位,面部对齐和面部特征捕获。
"""人脸检测"""
import cv2
#调用人脸检测特征库
face = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt2.xml')
#读取图像文件
sample_imag = cv2.imread('1.jpg')
#人脸检测
faces = face.detectMultiScale(sample_imag,scaleFactor=1.1,minNeig hbors=5,minSize=(10,10))
#画框处理
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(sample_imag,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
#结果写入图像
cv2.imwrite('face.jpg',sample_imag)
print("detect success")
#新建窗口显示图像
cv2.namedWindow("Image")
cv2.imshow("Image",sample_imag)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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