Что возвращает метод CV2 detectMultiScale?
В CV2 я могу генерировать лица из загруженного изображения.
faces = faceCascade.detectMultiScale(
read_img,
scaleFactor = 1.1,
minNeighbors = 0,
minSize=(100,100)
)
how_many_faces = len(faces)
сколько_лиц возвращает правильное количество граней.
Если я добавлю эти лица в массив...
our_faces = []
for i in faces:
our_faces.append(i)
return str(our_faces)
...и возвращаю наши_лица, получаю следующие данные:
[array([187, 138, 236, 236], dtype=int32), array([197, 138, 236, 236], dtype=int32), array([163, 130, 260, 260], dtype=int32), array([163, 141, 260, 260], dtype=int32), array([173, 141, 260, 260], dtype=int32), array([184, 141, 260, 260], dtype=int32), array([143, 119, 286, 286], dtype=int32), array([167, 119, 286, 286], dtype=int32), array([143, 131, 286, 286], dtype=int32), array([155, 131, 286, 286], dtype=int32), array([167, 131, 286, 286], dtype=int32), array([144, 105, 315, 315], dtype=int32), array([157, 105, 315, 315], dtype=int32), array([131, 118, 315, 315], dtype=int32), array([144, 118, 315, 315], dtype=int32), array([157, 118, 315, 315], dtype=int32), array([170, 118, 315, 315], dtype=int32), array([130, 87, 346, 346], dtype=int32), array([115, 101, 346, 346], dtype=int32), array([130, 101, 346, 346], dtype=int32), array([144, 101, 346, 346], dtype=int32), array([159, 101, 346, 346], dtype=int32), array([130, 115, 346, 346], dtype=int32), array([ 87, 70, 419, 419], dtype=int32)]
Правильно ли я предполагаю, что этот массив содержит все данные для каждого лица и что это массив Numpy? Если да, то как я могу преобразовать эти данные в массив обратно в формат изображения?
Ответы 2
faceCascade.detectMultiScale() возвращает список прямоугольников, поэтому он не содержит изображений обнаруженных лиц, и вы не можете реконструировать лица исключительно из этого списка.
Если вы хотите получить изображения лиц, вам необходимо:
- сохранить копию изображения, на котором вы изначально искали лица, и
- используйте нарезку Numpy или аналогичную для извлечения прямоугольников, границы которых находятся в списке
faces, возвращаемомfaceCascade.detectMultiScale()
Хорошо, буду следить за новинкой. Это не проблема, вопросы бесплатны!
def crop(image, faces, k=0):
"""
This function crops the initial image into faces' images seperately.
Arguments:
image (np array image)
faces (list of tuples)
"""
faces_arrays = []
for (top, right, bottom, left)in faces:
x0, y0 = left, bottom
x1, y1 = right, top
w, h = right-left, top-bottom
cv2.rectangle(img=image, pt1=(x0, y0), pt2=(x1, y1), color=(255,0,0), thickness=2)
x2, x3 = x1-w, x0+w
# crop the region of interest over a copy
face = image[y1:y0, x2:x3].copy()
faces_arrays.append(face)
# comment the two following lines if you want to stop saving the crops
cv2.imwrite('face'+str(k)+'.jpg', face)
k += 1
return faces_arrays
Спасибо, Марк. Это отвечает на часть теории. Я смог получить более разумный вывод, используя img = Image.fromarray(...), но я получаю ValueError, что «недостаточно данных изображения». Я думаю, что это лучше задать в другом вопросе, поэтому я создам отдельный вопрос для этой ошибки.