1 #course15.py
2 import numpy as np
3 import cv2
4
5 # multiple cascades: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades
6
7 #https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
8 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_frontalface_default.xml')
9 #https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml
10 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_eye.xml')
11
12 eyeglasses_cascade = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml')
13
14 smile_cascade = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_smile.xml')
15
16 cap =
cv2.VideoCapture(0)
17
18 while(cap.isOpened()):
19 ret, img =
cap.read()
20 gray =
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
21 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5
)
22 smile =
smile_cascade.detectMultiScale(gray)
23 for (sm_x,sm_y,sm_w,sm_h)
in smile:
24 cv2.rectangle(gray,(sm_x,sm_y),(sm_x+sm_w,sm_y+sm_h),(0,0,255),2
)
25
26 for (x,y,w,h)
in faces:
27 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2
)
28 roi_gray = gray[y:y+h, x:x+
w]
29 roi_color = img[y:y+h, x:x+
w]
30 eyes =
eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
31 for (ex,ey,ew,eh)
in eyes:
32 cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2
)
33
34 font =
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
35 cv2.putText(img,
'Eye',(ex+x,ey+y), font, 0.5, (11,255,255), 1
, cv2.LINE_AA)
36 #eyeglasses = eyeglasses_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
37 #for (e_gx,e_gy,e_gw,e_gh) in eyeglasses:
38 # cv2.rectangle(roi_color,(e_gx,e_gy),(e_gx+e_gw,e_gy+e_gh),(0,0,255),2)
39 #roi_gray = gray[ey:ey+eh, ex:ex+ew]#
40 #roi_color = img[ey:ey+eh, ex:ex+ew]#
41
42 cv2.imshow(
'img',img)
43 k = cv2.waitKey(30) & 0xff
44 #print(k)
45 if k == 27
:
46 break
47
48 cap.release()
49 cv2.destroyAllWindows()
50 print(smile)
搭建的运行平台见本系列的（一），
以上代码运用的是Haar级联分类器的原理，下面是Haar级联分类器原理的简单介绍：
Haar分类器是利用图像中目标的类Haar特征来对目标进行检测的，而利用积分图的方法可以加快类Haar特征的值的求解过程。一个最基本的类Haar特征就是一个最简陋的弱分类器，而弱分类器优化后称为优化后的弱分类器。将多个优化后的弱分类器组合起来便形成了强分类器。（至于如何将若干个优化后的弱分类器组合起来称为强分类器，用的是Adaboost算法，数学原理看了之后不是很懂，作为一个数学系的学生很惭愧。）但是单个的强分类器应用在实际的检测中效果并不好，于是又有人提出了将若干个强分类器层叠或者称之为级联在一起，这样就得到了级联分类器。
检测效果：（能够利用摄像头捕捉形成视频，对视频中动态的对人脸、人眼进行检测，以下是视频截图）
转载于:https://www.cnblogs.com/zengqingfu1442/p/6964867.html
相关资源：Python OpenCV目标跟踪实现基本的运动检测
