OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包,用它可以方便地实现人脸检测的代码。

写代码之前应该先安装python-opencv:

$ sudo apt-get install python-opencv

具体原理就不多说了,可以参考一下这篇文章。直接上源代码。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*- # face_detect.py # Face Detection using OpenCV. Based on sample code from:
# http://python.pastebin.com/m76db1d6b # Usage: python face_detect.py import sys, os
from opencv.cv import *
from opencv.highgui import *
from PIL import Image, ImageDraw
from math import sqrt def detectObjects(image):
"""Converts an image to grayscale and prints the locations of any faces found"""
grayscale = cvCreateImage(cvSize(image.width, image.height), 8, 1)
cvCvtColor(image, grayscale, CV_BGR2GRAY) storage = cvCreateMemStorage(0)
cvClearMemStorage(storage)
cvEqualizeHist(grayscale, grayscale) cascade = cvLoadHaarClassifierCascade(
\'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml\',
cvSize(1,1))
faces = cvHaarDetectObjects(grayscale, cascade, storage, 1.1, 2,
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(20,20)) result = []
for f in faces:
result.append((f.x, f.y, f.x+f.width, f.y+f.height)) return result def grayscale(r, g, b):
return int(r * .3 + g * .59 + b * .11) def process(infile, outfile): image = cvLoadImage(infile);
if image:
faces = detectObjects(image) im = Image.open(infile) if faces:
draw = ImageDraw.Draw(im)
for f in faces:
draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 255)) im.save(outfile, "JPEG", quality=100)
else:
print "Error: cannot detect faces on %s" % infile if __name__ == "__main__":
process(\'input.jpg\', \'output.jpg\')

python+OpenCV进行人脸检测【转】的更多相关文章

  1. 30行Python代码实现人脸检测

    参考OpenCV自带的例子,30行Python代码实现人脸检测,不得不说,Python这个语言的优势太明显了,几乎把所有复杂的细节都屏蔽了,虽然效率较差,不过在调用OpenCV的模块时,因为模块都是C ...

  2. 【转载】opencv实现人脸检测

    全文转载自CSDN的博客(不知道怎么将CSDN的博客转到博客园,应该没这功能吧,所以直接复制全文了),转载地址如下 http://blog.csdn.net/lsq2902101015/article ...

  3. 【python+opencv】直线检测+圆检测

     Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进 ...

  4. OpenCV学习系列(一) Mac下OpenCV + xcode人脸检测实现

    # OpenCV学习系列(一) Mac下OpenCV + xcode人脸检测实现 [-= 博客目录 =-] 1-学习目标 1.1-本章介绍 1.2-实践内容 1.3-相关说明 2-学习过程 2.1-环 ...

  5. OpenCV实现人脸检测

    OpenCV实现人脸检测(转载)  原文链接:https://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2012/08/01/2619043.html 本文介绍最基本的用OpenC ...

  6. Python学习--使用dlib、opencv进行人脸检测标注

    参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image ...

  7. OpenCV-Python(1)在Python中使用OpenCV进行人脸检测

    OpenCV是如今最流行的计算机视觉库,而我们今天就是要学习如何安装使用OpenCV,以及如何去访问我们的摄像头.然后我们一起来看看写一个人脸检测程序是如何地简单,简单到只需要几行代码. 在开始之前, ...

  8. 25行 Python 代码实现人脸检测——OpenCV 技术教程

    这是篇是利用 OpenCV 进行人脸识别的技术讲解.阅读本文之前,这是注意事项: 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的.成功跑一遍不是目的,能够举一反三.在新任务上找出 bug 才 ...

  9. python中使用Opencv进行人脸检测

    这两天学习了人脸识别,看了学长写的代码,边看边码边理解搞完了一边,再又是自己靠着理解和记忆硬码了一边,感觉还是很生疏,就只能来写个随笔加深一下印象了. 关于人脸识别,首先需要了解的是级联分类器Casc ...

随机推荐

  1. python 提交form-data之坑

    #coding=utf-8 import requests from requests_toolbelt import MultipartEncoder #requests库上传 files = {& ...

  2. python 计算日期间隔

    from datetime import date a = date(2011,11,24) b = date(2011,11,17) print(a-b)

  3. 【java基础 12】HashMap中是如何形成环形链表的?

    导读:经过前面的博客总结,可以知道的是,HashMap是有一个一维数组和一个链表组成,从而得知,在解决冲突问题时,hashmap选择的是链地址法.为什么HashMap会用一个数组这链表组成,当时给出的 ...

  4. hdu5441

    Travel Time Limit: 1500/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Su ...

  5. 九度oj 题目1470:调整方阵

    题目描述: 输入一个N(N<=10)阶方阵,按照如下方式调整方阵:1.将第一列中最大数所在的行与第一行对调.2.将第二列中从第二行到第N行最大数所在的行与第二行对调. 依此类推...N-1.将第 ...

  6. 修改Tomcat HTTP端口号(8080→8088)Eclipse

    1.如果不用Eclipse,修改Tomcat的端口号,可以参考这篇: https://jingyan.baidu.com/article/adc815139b12def722bf7377.html t ...

  7. 关于cookie使用的一些问题

    保存cookie后提取出来发现字符串是被编码过的,需要decodeURIComponent进行下解码才可以 设置cookie setCookie(c_name, value, expiredays) ...

  8. 洛谷 P 1387 最大正方形

    题目描述 在一个n*m的只包含0和1的矩阵里找出一个不包含0的最大正方形,输出边长. 输入输出格式 输入格式: 输入文件第一行为两个整数n,m(1<=n,m<=100),接下来n行,每行m ...

  9. vue.js源码学习分享(八)

    /* */ var uid$1 = 0; /** * A dep is an observable that can have multiple * directives subscribing() ...

  10. poj 1410 Intersection 线段相交

    题目链接 题意 判断线段和矩形是否有交点(矩形的范围是四条边及内部). 思路 判断线段和矩形的四条边有无交点 && 线段是否在矩形内. 注意第二个条件. Code #include & ...