パイソンCV2ビデオ検出：開閉

述べたように、フレーム検出カメラ機能に応じて開閉簡単に達成することができます。

最初のアイデアは、次のとおりです。

コンピュータのカメラを呼び出す1. CV2は、額縁を読み込みます。

2.ハルとして画面 - 入力インタフェース顔分類器を、結果に応じて分類器は、分類領域の結果を返さ。

目の分類器の入力 - 3.結果はハルとして、画像の領域をトリミング。

4.出力顔分類器上の画像は、眼クラシファイアすなわち閉眼状態を検出できない場合確認し、ヒントを与えています。

動作時には実質的に透明。

コードを入れてください：

＃- * -コーディング：UTF-8 - - * 
から __future__  インポートunicode_literals
 インポートCV AS CV2を
 ＃インポート時間


＃ハルカスケード分類器 
FD = cv.CascadeClassifier（R＆LT " Users \ユーザー\ wenzhe.tian \デスクトップ\閉じ：C眼の\ haarcascade_frontalface_alt.xml識別' ）
ED = cv.CascadeClassifier（R＆LT ' Cが：ユーザー\ \ wenzhe.tianデスクトップ\眼認識\のhaarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml閉鎖\ ' ）
 ＃のNd = cv.CascadeClassifier（' ../../データ/ハール/ nose.xml「） 
VC = cv.VideoCapture（0） 

、一方TRUE：
    フレーム = vc.read（）[1 ] 
    顔= fd.detectMultiScale（フレーム、1.3、5 ）
     のための L、T、W、H で顔：
        、B = INT（W / 2）、INT（H / 2 ）
        cv.ellipse（フレーム、（L +、 T + B）、（a、b）は、0、0、360、（255、0、255）、2 ）
        顔 =枠[T：T + H、LのL + W] 
    
        目 = ed.detectMultiScale（顔、 1.3、5 ）
     のための L、T、W、H で目：
        、B = INT（）W / 2、INT（H / 2 ）
        cv.ellipse（顔、（L +、T + B）、（A 、B）、0,0、360、（0、255、0）、2 ）
    
    ＃鼻= nd.detectMultiScale（顔、1.3、5） 
    ＃L、T、W、鼻における時間：
    ＃1 、A、B = INT（W / 2）、INT（H / 2）
    ＃1 cv.ellipse（面、（LA、TB）、（b）は、0、
    ＃0、360、（255、0、0）、2）
    ＃1 、A = '近い目!!' 
    
    もし lenは（目）=！0：
        cv.destroyWindow（' 近い目!! ' ）
         ＃1 cv.moveWindow（ 'オープンの目'、300300） 
        cv.imshow（' 開眼!! ' 、フレーム）

    他：
        cv.destroyWindow （' 開眼!! ' ）
         ＃1 time.sleep（1）
        ＃1 cv.moveWindow（ '近くの目'、300300）
        cv.imshow（' 近い目!! ' 、フレーム）
    
    
    であれば cv.waitKey（1）== ORD（'  ' ）：
         ブレーク 
vc.release（）
cv.destroyAllWindows（）

パイソンCV2ビデオ検出：開閉

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