OpenCV初步

安装OpenCV

基本要求:

• Python2.7
• Virtualenv

$ brew install opencv

创建项目目录

$ mkdir learn_cv  & cd $_
$ virtualenv venv

将OpenCV的链接库添加到python的site-packages内

$ cd /venv/bin/lib/site-packages
$ ln -s /usr/local/opt/opencv/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so

激活virtualenv然后安装opencv-python

(venv) $ pip install opencv-python

从靜态图片识别人脸

具体流程如下：

1. 调用imread读入目标图片

img = cv2.imread("abba.png")

2. 使用cvtColor方法使图片灰度化

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 读入训练模型

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

调用 detectMultiScale方法识别图中的人脸

faces = face_cascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.1,
    minNeighbors=5,
    minSize=(30, 30),
    flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)

将图中的人脸用方框圈出

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + w), (0, 255, 0), 2)

将重画过的图片显示到窗口中:

cv2.imshow("preview", img)
cv2.waitKey(0)

如果不调用waitKey(0)窗口会马上关闭，那样就看不到输出的效果了。

以下为本示例的全部代码

from __future__ import print_function

import cv2

img = cv2.imread("abba.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.1,
    minNeighbors=5,
    minSize=(30, 30),
    flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)

print("{0} faces detected!".format(len(faces)))

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + w), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("preview", img)
cv2.waitKey(0)