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python 用opencv調(diào)用訓練好的模型進行識別的方法

 更新時間:2018年12月07日 10:33:27   作者:interstellar-ai  
今天小編就為大家分享一篇python 用opencv調(diào)用訓練好的模型進行識別的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

此程序為先調(diào)用opencv自帶的人臉檢測模型,檢測到人臉后,再調(diào)用我自己訓練好的模型去識別人臉,使用時更改模型地址即可

#!usr/bin/env python
import cv2
font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cascade1 = cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv249\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
cascade2 = cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv249\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\xml.xml")
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
 ret,frame = cap.read()
 gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 rect = cascade1.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.3,minNeighbors=9,minSize=(50,50),flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE)
 if not rect is (): 
  for x,y,z,w in rect:
   roiImg = gray[y:y+w,x:x+z]
   rect1 = cascade2.detectMultiScale(roiImg,scaleFactor=1.3,minNeighbors=9,minSize=(50,50),flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE)
   if not rect1 is ():
    for (a,b,c,d) in rect1:
     print "rect",rect1
     cv2.putText(frame,'Chenym',(x,y), font, 2,(0,0,255),2)
     cv2.rectangle(frame,(x+a,y+b),(x+a+c,y+b+d),(0,0,255),2)
 cv2.imshow('frame',frame)
 if cv2.waitKey(1) &0xFF == ord('q'):
  break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上這篇python 用opencv調(diào)用訓練好的模型進行識別的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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