【1】Haar和Adaboost人脸识别1 python图像处理源码
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np #加载xml文件 #绝对路径加载 相对路径加载会报错 pathj='F:\\machinelearning\\HaayiandAdaboost\\face.jpg' pathf='F:\\machinelearning\\HaayiandAdaboost\\haarcascade_frontalface_default.xml' pathe='F:\\machinelearning\\HaayiandAdaboost\\haarcascade_eye.xml' face_xml=cv2.CascadeClassifier(pathf ) eye_xml=cv2.CascadeClassifier(pathe ) #加载图片 img=cv2.imread('face.jpg') cv2.imshow('src',img) #haar特征计算 图片灰度化 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸检测 faces=face_xml.detectMultiScale(gray,1.1,3) print('face=',len(faces)) #绘制矩形框 for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) #眼睛检测区域 roi_face=gray[y:y+h,x:x+w] #矩形绘制区域 roi_color=img[y:y+h,x:x+w] #眼睛检测 eyes=eye_xml.detectMultiScale(roi_face) print('eye=',len(eyes)) #绘制眼睛 for (e_x,e_y,e_w,e_h) in eyes: cv2.rectangle(roi_color,(e_x,e_y),(e_x+e_w,e_y+e_h),(0,255,0),2) cv2.imshow('dst',img) cv2.waitKey(0)
2 编写运行易出错点
需要将xml文件改为绝对路径，并且需要纯英文路径
3 需要xml文件请留言（无偿）