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源码如下:
#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os from PIL import Image, ImageDraw import cv def detect_object(image): '''检测图片,获取人脸在图片中的坐标''' grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1) cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY) cascade = cv.Load("/opt/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml") rect = cv.HaarDetectObjects(grayscale, cascade, cv.CreateMemStorage(), 1.1, 2, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (20,20)) result = [] for r in rect: result.append((r[0][0], r[0][1], r[0][0]+r[0][2], r[0][1]+r[0][3])) return result def process(infile): '''在原图上框出头像并且截取每个头像到单独文件夹''' image = cv.LoadImage(infile); if image: faces = detect_object(image) im = Image.open(infile) path = os.path.abspath(infile) save_path = os.path.splitext(path)[0]+"_face" try: os.mkdir(save_path) except: pass if faces: draw = ImageDraw.Draw(im) count = 0 for f in faces: count += 1 draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 0)) drow_save_path = os.path.join(save_path,"out.jpg") im.save(drow_save_path, "JPEG", quality=80) else: print "Error: cannot detect faces on %s" % infile if __name__ == "__main__": process("/Users/zhangdebin/Documents/checkFace2.jpg")
示例图片1:
可以看出,对于比较干净的人脸头像,使用opencv库haarcascade_frontalface_alt_tree.xml的识别精度很高(这张达到了100%),同时,对于表情变化的人脸也有很强的鲁棒性。
示例图片2:
但是,对于上传的比较随意的头像照片,比如示例图片2这些有帽子、眼镜遮挡的人脸图片,识别效果就会很差,本组只有唯一一个没有帽子遮挡的人脸被识别成功
本次只是简单的测试了下,python使用opencv库的人脸特征进行人脸识别的效果,仅供初学参考。
总结
以上就是本文关于python+opencv实现的简单人脸识别代码示例的全部内容,希望对大家有所帮助,感兴趣的朋友可以参阅本站:
python图像常规操作
在Python web中实现验证码图片代码分享
Python生成数字图片代码分享
如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
更新日志
2024年10月03日
2024年10月03日
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