OpenCVの+のpythonリアルタイム顔検出、皮膚剥離

 

 

 

NPとしてインポートnumpyの
インポートCV2の

キャップ= cv2.VideoCapture（0）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier（ "データ/ haarcascade_frontalface_default.xml"）
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier（ "データ/ haarcascade_eye.xml"）
smile_cascade = cv2.CascadeClassifier（ "データ/haarcascade_smile.xml "）
＃IMG = cv2.imread（" IMG / test1.jpg」）

真中：
    RET、IMG = cap.read（）
    灰色= cv2.cvtColor（IMG、cv2.COLOR_BGR2GRAYは）
    = face_cascade.detectMultiScale対向（灰色、1.3、5）
    用の（X、Y、W、H）面で：
        IMG = cv2.rectangle（IMG、（X、Y）、（X + W、Y + H）、（255、0、0 ）、2）
        roi_gray =グレー[Y：Y + H、X：X + W] 
        roi_color = IMG [Y：Y + H、X：X + W]
        目= eye_cascade.detectMultiScale（roi_gray）
        目に（EX、EY、えっ、EW）について：
            cv2.rectangle（roi_color、（EX、EY）、（EX + EW、EY + EH）、（0、255、0） 、2） 
        ＃笑顔= smile_cascade.detectMultiScale（
        ＃1 roi_gray、 
        ＃スケールファクタ= 1.16、
        ＃1 minNeighbors = 35、 
        ＃に、minSize =（25、25）、 
        ＃フラグ= cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE、 
        ＃）
        のため＃（X2、Y2、W2、笑顔でH2）：
        ＃1 cv2.rectangle（roi_color、（X2、Y2）、（X2 + W2、Y2 + H2）、（255、0、0）、2）
        ＃1 cv2.putText（IMG、 "スマイル"、（ X、Y - 7）、3、1.2、（0、255、0）、2、cv2.LINE_AA）
    cv2.imshow（ "IMG"、IMG）
    ：cv2.waitKeyは、（1）＆0xFFのORD（ "Q"）==場合は
        休憩を

　　皮膚剥離は、リアルタイムの効果を達成するためにコードを追加し、より大きな値sigmaSpaceが取られ、サイクルのより多くの数は、より多くのカードを実行します。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_eye.xml")
smile_cascade = cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_smile.xml")
# img = cv2.imread("img/test1.jpg")

while True:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x, y, w, h) in faces:
        img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
        img = cv2.bilateralFilter(src=img, d=0, sigmaColor=50, sigmaSpace=5)
        roi_gray = gray[y : y + h, x : x + w]
        roi_color = img[y : y + h, x : x + w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
            cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 255, 0), 2)
        # smile = smile_cascade.detectMultiScale(
        #     roi_gray,
        #     scaleFactor=1.16,
        #     minNeighbors=35,
        #     minSize=(25, 25),
        #     flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,
        # )
        # for (x2, y2, w2, h2) in smile:
        #     cv2.rectangle(roi_color, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (255, 0, 0), 2)
        #     cv2.putText(img, "Smile", (x, y - 7), 3, 1.2, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)
    cv2.imshow("img", img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break