人の顔とすくい面におけるPythonの画像識別、画像を固定サイズに変換し、画像と、次にそれらのサフィックスに応じて格納されています

次のコードは、人の顔の画像を識別し、顔を切断する、画像を固定サイズに変換し、次いでその拡張に応じて格納されています

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バグ：顔の複数の画像に対処するために使用される場合、私は、データセットの面にのみ単一の画像を識別するために使用し、その後、バグピクチャ命名があってもよいです

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インポートCV2の
 インポートOS
 インポートグロブ
 ＃最后剪裁的图片大小 
size_m = 48 
size_n = 48
 DEF 検出（IMG、カスケード）：
    rects = cascade.detectMultiScale（IMG、scaleFactorを= 1.3、minNeighbors = 4に、minSize =（30、30）、フラグ= cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE）
     場合 LEN（rects）== 0：
         リターン[] 
    rects [:, 2：] + = rects [:,：2 ]
     戻りrects 
 
カスケード = cv2.CascadeClassifier（" カスケード\\ haarcascade_frontalface_alt2.xmlを" ）
imglist = glob.glob（" データ/画像/ Jaffe氏は、/ * " ）
 のために一覧でimglist： 
    
    ＃の印刷（一覧）
    ＃1 CV2は、読み取った画像 
    IMG = cv2.imread（一覧）
    DST = IMG 
    rects = （DST、カスケード）を検出
     するために X1、Y1、X2 、Y2 でrects：
        ＃は、撮影した顔の大きさを調整します。横方向X、前後方向Y 
        ROI DST = Y1 + 10：+ 20がY2であり、X1 + 10 ：X2] 
        img_roi = ROI 
        re_roi = cv2.resize（img_roi、（size_m、size_n）） 
        
        ＃格納されたデータに新たな画像/画像/ jaffe_1 
        F = "} {/} { " .Format（" データ/イメージ" " jaffe_1 」）
         ＃1 印刷（F）
        IF  否定os.path.exists（F）：
            os.mkdir（F） 
        ＃の切断画像パス 
        パス= list.split （" " ）＃格納されたデータ/画像/ jaffe_1名のサフィックスに新しいイメージおよびJPGに 
        cv2.imwrite（" {} / {} {} _。JPG " .format（F、経路[1]、パス[ 2]）、re_roi）
        
        

オリジナルます。https：//blog.csdn.net/SHAOYEZUIZUISHAUI/article/details/103301229

 

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