吴裕雄--天生自然python学习笔记：python 用 Open CV抓取脸部图形及保存

将面部的范围识别出来后，可以对识别出来的部分进行抓取。抓取一张图片中
的部分图形是通过 pillow 包中的 crop 方法来实现的

我们首先学习用 pillow 包来读取图片文件，语法为：

例如，打开 test.jpg 图片文件，然后保存至 img 变量：

接着我们用 crop 方法抓取图片的指定范围，语法为：

例如，抓取（ 50,50 ）到（ 200,200 ）的图片并保存在 img2 变量：

不同图片所抓取下来的面部大小可能不一致，为了方便图形对比，可以将图片
调整为固定大小 。 pillow 包中的 resize 方法可实现对图片尺寸的重新设定：

抓取图片中的面部区域并保存

先用 OpenCV 取得面部区域 ， 再用 pillow 包中的 crop 方法抓取面部区域并保存 。

import cv2
from PIL import Image

casc_path = "E:\\haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(casc_path)
imagename = "F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\person1.jpg"
image = cv2.imread(imagename)
faces = faceCascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30,30), flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
count = 1
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (128,255,0), 2)
    filename = "E:\\" + str(count)+ ".jpg"
    image1 = Image.open(imagename)
    image2 = image1.crop((x, y, x+w, y+h))
    image3 = image2.resize((200, 200), Image.ANTIALIAS)
    image3.save(filename)
    count += 1
cv2.namedWindow("facedetect")
cv2.imshow("facedetect", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("facedetect")

import cv2
from PIL import Image

casc_path = "E:\\haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(casc_path)
imagename = "F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\person3.jpg"
image = cv2.imread(imagename)
faces = faceCascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30,30), flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
count = 1
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (128,255,0), 2)
    filename = "E:\\aa\\" + str(count)+ ".jpg"
    image1 = Image.open(imagename)
    image2 = image1.crop((x, y, x+w, y+h))
    image3 = image2.resize((200, 200), Image.ANTIALIAS)
    image3.save(filename)
    count += 1
cv2.namedWindow("facedetect")
cv2.imshow("facedetect", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("facedetect")

import cv2
from PIL import Image

casc_path = "E:\\haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(casc_path)
imagename = "F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\person8.jpg"
image = cv2.imread(imagename)
faces = faceCascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30,30), flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
count = 1
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (128,255,0), 2)
    filename = "E:\\aa\\bb\\" + str(count)+ ".jpg"
    image1 = Image.open(imagename)
    image2 = image1.crop((x, y, x+w, y+h))
    image3 = image2.resize((200, 200), Image.ANTIALIAS)
    image3.save(filename)
    count += 1
cv2.namedWindow("facedetect")
cv2.imshow("facedetect", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("facedetect")