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利用Anaconda安装pytorch深度学习环境后,在pycharm上配置好pytorch,最后在anaconda的pytorch环境上安装opencv,就可以在pycharm上运行open cv了
open cv 人脸识别例程就是利用open cv 自带库实现人脸识别。
本例程最大难点就在于找到open cv自带xml库,人脸库在open cv文件夹下的Library中的etc的haarcascades文件夹中,其中有人脸库,人眼库等等,可自行探索,复制文件所在地址,将第八行文件位置修改便可运行。
该例程中程序会一直运行直到输入 Q终止程序运行。
- import cv2
- cap = cv2.VideoCapture(0)
- while True:
- ret, frame = cap.read()
- frame = cv2.flip(frame, 1) # 将图像左右调换回来正常显示
- # Our operations on the frame come here
- gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- xmlfile = r"D:\anaconda3\pkgs\opencv-4.6.0-py38h104de81_2\Library\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"
- face_cascade = cv2.CascadeClassifier(xmlfile)
- faces = face_cascade.detectMultiScale(
- gray,
- scaleFactor=1.15,
- minNeighbors=5,
- minSize=(5, 5),
- )
- print("发现{0}个目标!".format(len(faces)))
- for (x, y, w, h) in faces:
- cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + w), (0, 255, 0), 2)
-
- cv2.imshow("frame", frame)
- # Display the resulting frame
- if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
- break
-
- # When everything done, release the capture
- cap.release()
- cv2.destroyAllWindows()
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