快捷導(dǎo)航

python結(jié)合opencv實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)與跟蹤

更新時(shí)間：2015年06月08日 08:37:07 投稿：hebedich

在Python下用起來(lái)OpenCV很爽，代碼很簡(jiǎn)潔，很清晰易懂。使用的是Haar特征的分類(lèi)器，訓(xùn)練之后得到的數(shù)據(jù)存在一個(gè)xml中。下面我們就來(lái)詳細(xì)談?wù)劇?/div>

模式識(shí)別課上老師留了個(gè)實(shí)驗(yàn)，在VC++環(huán)境下利用OpenCV庫(kù)編程實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)與跟蹤。

然后就開(kāi)始下載opencv和vs2012，再然后，配置了好幾次還是配置不成功，這里不得不吐槽下微軟，軟件做這么大，這么難用真的好嗎？

于是就嘗試了一下使用python完成實(shí)驗(yàn)任務(wù)，大概過(guò)程就是這樣子的：

首先，配置運(yùn)行環(huán)境：

下載opencv和python的比較新的版本，推薦opencv2.4.X和python2.7.X。

直接去官網(wǎng)下載就ok了，python安裝時(shí)一路next就行，下載的opencv.exe文件運(yùn)行后基本上是一個(gè)解壓的過(guò)程，自己選擇一個(gè)解壓路徑（盡量不要出現(xiàn)中文），然后就坐等解壓完成。

然后從opencv解壓后的路徑中找（D:\My Documents\Downloads）\opencv\build\python\2.7\x86，（）里面的部分是你自己的安裝路徑，其中x86對(duì)應(yīng)32位的機(jī)器，x64代表64位的機(jī)器，當(dāng)然要按照你機(jī)器的實(shí)際情況選擇了。將這個(gè)路徑里面的cv2.pyd拷貝至python2.7的模塊路徑C:\Python27\Lib\site-packages里，python2.7默認(rèn)安裝在C盤(pán)跟目錄下。

此時(shí)打開(kāi)python，在cmd下輸入python，或者直接打開(kāi)“所有程序->active state active python->Python Interactive Shell”都行。

接下來(lái)輸入import cv2，出錯(cuò)了對(duì)不對(duì)？為什么呢？

這是因?yàn)闆](méi)有安裝numpy這個(gè)python模塊，去numpy的官網(wǎng)下載一個(gè)比較新的版本，因?yàn)樽钚碌陌姹疽话愣际窃创a，需要去命令行中安裝，比較麻煩，推薦找一個(gè)exe文件。注意，在官網(wǎng)給出的鏈接中，切記看完全名稱(chēng)，后面一般都會(huì)提示這個(gè)模塊在哪個(gè)python版本下安裝時(shí)比較和諧，選擇你自己安裝的python版本對(duì)應(yīng)的numpy模塊。下載完成后安裝時(shí)看一下該模塊給出的python路徑對(duì)不對(duì)，對(duì)的話(huà)然后next就行了，不對(duì)的話(huà)可能就是你的python是2.7，卻下了numpy for python 3.0.

這時(shí)再去import一下cv2，如果什么也沒(méi)有輸出的話(huà)就是import成功了。

簡(jiǎn)直比vs下的配置簡(jiǎn)單了好幾個(gè)數(shù)量級(jí)，對(duì)不對(duì)？

配置好環(huán)境后，跟著opencv嗨起來(lái)！

然后在pythonwin或idle（python gui）下新建一個(gè)py文件，輸入以下代碼：

import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")
cap=cv2.VideoCapture(0)
success,frame=cap.read()
classifier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")   #確保此xml文件與該py文件在一個(gè)文件夾下，否則將這里改為絕對(duì)路徑，此xml文件可在D:\My Documents\Downloads\opencv\sources\data\haarcascades下找到。

while success:
　　success,frame=cap.read()
　　size=frame.shape[:2]
　　image=np.zeros(size,dtype=np.float16)
　　image=cv2.cvtColor(frame,cv2.cv.CV_BGR2GRAY)
　　cv2.equalizeHist(image,image)
　　divisor=8
　　h,w=size
　　minSize=(w/divisor,h/divisor)
　　faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)
　　if len(faceRects)>0:
　　　　for faceRect in faceRects:
　　　　　　x,y,w,h=faceRect
　　　　　　cv2.circle(frame,(x+w/2,y+h/2),min(w/2,h/2),(255,0,0))
　　　　　　cv2.circle(frame,(x+w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0))
　　　　　　cv2.circle(frame,(x+3*w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0))
　　　　　　cv2.rectangle(frame,(x+3*w/8,y+3*h/4),(x+5*w/8,y+7*h/8),(255,0,0))
　　cv2.imshow("test",frame) 
　　key=cv2.waitKey(10)
　　c=chr(key&255)
　　if c in ['q','Q',chr(27)]:
　　　　break
cv2.destroyWindow("test")

為什么沒(méi)有注釋?zhuān)憧峙轮老掠晏?，dir（）和help()更配呦。

這段代碼的功能就是對(duì)計(jì)算機(jī)攝像頭拍到的視頻加以處理，使其顯示并追蹤人臉。下圖是運(yùn)行效果：

最后再說(shuō)一句，這個(gè)過(guò)程說(shuō)起來(lái)簡(jiǎn)單，但很容易出錯(cuò)，希望大家能自己找到錯(cuò)誤的原因，并解決錯(cuò)誤。如果自己解決不了的話(huà)，不妨把問(wèn)題貼在評(píng)論里，大家來(lái)共同解決，共同進(jìn)步。

以上所述就是本文的全部?jī)?nèi)容了，希望大家能夠喜歡。

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