python opencv —— 背景提取(MOG、KNN)、识别与检测(Haar Cascade)
- 注意 opencv 的坐标轴,x 轴向右,和 width 对应,y 轴向下,和 height 对应;
1. MOG2 与 KNN
MOG:Mixture of Gaussian
import cv2 cap = cv2.VideoCapture('./data/video/768x576.avi')
knn_sub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()
mog2_sub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
mog_sub_mask = mog2_sub.apply(frame)
knn_sub_mask = knn_sub.apply(frame) cv2.imshow('original', frame)
cv2.imshow('MOG2', mog_sub_mask)
cv2.imshow('KNN', knn_sub_mask) key = cv2.waitKey(30) & 0xff
if key == 27 or key == ord('q'):
break cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
2. 识别与检测
Haar Cascade
import cv2
import numpy as np # haar 级联分类器,opencv 源文件中data文件夹下会有 # https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
'./data/classifiers/haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('./data/classifiers/haarcascade_eye.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) while True:
ret, img = cap.read()
if not ret:
break
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), color=(255, 0, 0), thickness=2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) try:
ex, ey, ew, eh = eyes[0]
cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh),
color=(0, 255, 0), thickness=2)
ex1, ey1, ew1, eh1 = eyes[1]
cv2.rectangle(roi_color, (ex1, ey1), (ex1+ew1, ey1+eh1),
color=(0, 255, 0), thickness=2) except IndexError:
print('') cv2.imshow('me', img)
key = cv2.waitKey(30)
if key == 27 or key == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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