Как я могу получить вид сбоку на лицо человека на opencv с помощью распознавания лиц?

Я пытался использовать каскады Хаара под названием haarcascade_profileface.xml и lbpcascade_profileface.xml вместе, но камера даже не открывается. Как я могу решить эту проблему, когда я хочу, чтобы оба каскада хаара работали? Это делается на Raspberry Pi, а также может работать на Linux и Windows. Пожалуйста, объясните как можно лучше! Вот код:

import numpy as np    

import cv2    

import time    

import RPi.GPIO as GPIO    

GPIO.setmode(GPIO.BCM)    
GPIO.setwarnings(False)    
GPIO.setup(18,GPIO.OUT)    

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('Haarcascade_profileface.xml')    

side_face_cascade = cv2.CascadeClassifier('lbpcascade_frontalface_improved.xml')    

prevTime = 0    

## This will get our web camera     

cap = cv2.VideoCapture(0)    

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX    

while True:    

retval, frame = cap.read()    

if not retval:    
    
break    

_, img = cap.read()              ## This gets each frame from the video, cap.read returns 2 variables flag - indicate frame is correct and 2nd is f    


##img = cv2.imread('Z.png') Then we get our image we want to use    

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   # This method only works on gray skin images, so we have to convert the gray scale to rgb image    


faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5) ## Next, we detect the faces    

    if len(faces) > 0:    
        print("[INFO] found {0} faces!".format(len(faces)))    
        GPIO.output(18,GPIO.HIGH)    
    else:    
        print("No face")    
        GPIO.output(18,GPIO.LOW)    
    curTime = time.time()    
    sec = curTime - prevTime    
    prevTime = curTime    
    fps = 1/(sec)    
    str = "FPS : %0.1f" % fps     
    for (x, y, w, h) in faces:   ## We draw a rectangle around the faces so we can see it correctly    
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0))         ## The faces will be a list of coordinates    
        cv2.putText(img, 'Myface', (x, y), font, fontScale=1, color=(255,70,120),thickness=2)
        side_faces = side_face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
        for (ex, ey, ew, eh) in side_faces:   ## We draw a rectangle around the faces so we can see it correctly    
             cv2.rectangle(img, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (255, 0, 0))         ## The faces will be a list of coordinates    
             cv2.putText(img, 'Myface', (ex, ey), font, fontScale=1, color=(255,70,120),thickness=2)    
    cv2.putText(frame, 'Number of Faces Detected: ' + str, (0,  100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0))    
    cv2.imshow('img', img) ## Last we show the image    
    x = cv2.waitKey(30) & 0xff    
    if x==27:    
        break    
## Press escape to exit the program    
cap.release()    

Если каскады хаара не будут работать, может ли вместо этого работать cnn или кабаны?

Kratos 12.12.2020 06:17

«Это не дает результатов, которые я хочу» требует от вас указать, какие результаты вы действительно хотите, и какие результаты вы получили вместо этого.

Christoph Rackwitz 12.12.2020 18:13
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
2
856
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

OpenCV фактически предоставляет детектор "боковой стороны". Он называется «haarcascade_profileface.xml». Ты можешь сделать:

side_face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_profileface.xml')
side_faces = side_face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)

Другие вопросы по теме