Python用 opencv识别文件中所有照片出现人脸的图片(效果很差,可以自己改进,优点速度快)
代码:
import cv2 import os import numpy as np ''' 用opencv 识别人脸效果太差 单独照片还好 手机随即拍摄的效果太差 ''' # 读取函数,用来读取文件夹中的所有函数,输入参数是文件名 def read_directory(directory_name): for filename in os.listdir(directory_name): a= filename.split(".")[-1] if str(a) in ["JPG",'PNG','jpg','png']: # 用matplotlib的路径 img1 = directory_name + "\\" + filename img = cv2.imdecode(np.fromfile(img1, dtype=np.uint8), -1) #防止地址中有中文 #resize(img, frame, Size(800, 600), 0, 0, CV_INTER_LINEAR) #img = cv2.resize(img2, (800, 600)) # print(img1) #img = cv2.imread(img1) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换灰色cv2.COLOR_BGR2GRAY 换了下 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( 'D:\Study\python__gongju\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml' #不要有中文 ) color = (0, 255, 0) # 定义绘制颜色 # 调用识别人脸 faceRects = classifier.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(5, 5)) if len(faceRects) > 0: # 大于0则检测到人脸 for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2) # 左眼 cv2.circle(img, (x + w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8), color) # 右眼 cv2.circle(img, (x + 3 * w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8), color) # 嘴巴 cv2.rectangle(img, (x + 3 * w // 8, y + 3 * h // 4), (x + 5 * w // 8, y + 7 * h // 8), color) ''' cv2.imshow("image", img) # 显示图像 k = cv2.waitKey(0) if k == ord("s"): cv2.imwrite("imagePath/9-2.png", img) ''' b = filename.split(".")[-2] cv2.imwrite(r"H:\renwu__opencv\nnn%s.%s" %(b,a), img) #识别有人脸的图片 保存地址 不想有方框 参考dlib识别全部图片 # print(filename) cv2.destroyAllWindows() else: print('跳过!') read_directory(r'H:\renwu__opencv')#这里传入所要读取文件夹的绝对路径,加引号(引号不能省略!)不要有中文
如果人生还有重来,那就不叫人生。