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使用OpenCV和Python - Google CoLab在2分钟内进行人脸检测

在这篇快速的帖子中,我想分享一种在OpenCV和Python中使用Haar Cascades检测人脸的非常流行且简单的方法


我正在使用Google Collab来做这件事,首先,请确保您安装了OpenCV。您可以使用pip安装它:

pip install opencv-python

请确保这些库已安装。

第01,02,03,04步

在检测人脸之前,我们应该使用Google Collab打开网络摄像头。

第五步

from IPython.display import display, Javascript

步骤06

from IPython.display import Image

运行这两个代码后,网络摄像头打开,您可以捕捉到一张照片。

照片另存为Photo.jpg。

使用Haar级联的人脸检测是一种基于机器学习的方法,其中级联函数是用一组输入数据来训练的。OpenCV已经包含了许多预先训练好的人脸、眼睛、微笑等分类器。今天我们将使用人脸分类器。您也可以尝试使用其他分类器。

要检测图像中的人脸,请执行以下操作:

步骤07

有几点需要注意:

  • 检测仅适用于灰度图像。因此,将彩色图像转换为灰度图像非常重要。(第3行)

gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  • DetectMultiScale函数(第7行)用于检测人脸。它接受3个参数-输入图像、scalefactor和minNeighbour。scalefactor指定图像大小随每个比例减小的程度。minNeighbours指定每个候选矩形应该保留多少个邻居。您可以在这里详细阅读。您可能需要调整这些值才能获得最佳结果。
  • 面包含找到面的矩形区域的坐标列表。我们使用这些坐标在图像中绘制矩形。

接下来,我们可以使用绿色矩形检测人脸。

步骤08

要查看检测到的面部,

步骤09

转到文件并打开Photo_Detected.jpg。

结果:

希望你觉得这个有用。如果您在执行上有任何困难或需要任何帮助,请与我联系。

原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2021/07/27/%e4%bd%bf%e7%94%a8opencv%e5%92%8cpython%e2%80%8a-%e2%80%8agoogle-colab%e5%9c%a82%e5%88%86%e9%92%9f%e5%86%85%e8%bf%9b%e8%a1%8c%e4%ba%ba%e8%84%b8%e6%a3%80%e6%b5%8b-2/

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