Day24 | 化學工廠資訊網
上一章我們用detector人臉偵測器和圖片分割的方式做出了大頭照攝影程式,本章我們來玩點比較進階的動態人臉捕捉程式吧。importdlibimportcv2importimutils.
上一章我們用detector人臉偵測器和圖片分割的方式做出了大頭照攝影程式,本章我們來玩點比較進階的動態人臉捕捉程式吧。
import dlib import cv2 import imutils和上一章的步驟一樣,我們先將攝像頭和人臉偵測器先設定好:
cap = cv2.VideoCapture(0) detector = dlib.get_frontal_face_detector()接下來和之前不一樣,因為我們需要一直開啟攝像頭來進行動態辨識,所以我們要用迴圈將程式主體包起來:
while(cap.isOpened()):然後用cap.read和detector.run兩個函式進行人臉捕捉:
ret, frame = cap.read() face_rects, scores, idx = detector.run(frame, 0)可以看到detector.run完之後多了兩個變數,這是這個函式本身就提供的辨識資料,其中scores代表辨識分數,分數越高則人臉辨識的精確率越高,而idx代表臉部方向,可能被辨識為正臉、面向左邊、面向右邊、面向上方、面向下方等。把這兩個變數取出來有助於我們對結果的理解,下面我們會對這兩個變數進行加工。
for i, d in enumerate(face_rects): x1 = d.left() y1 = d.top() x2 = d.right() y2 = d.bottom() text = "%2.2f(%d)" % (scores[i], idx[i])和上章有些不同的是,我們需要將辨識分數和人臉方向顯示在畫面上,所以我們把scores和idx的資料帶入text變數。
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 4, cv2.LINE_AA) cv2.putText(frame, text, (x1, y1), cv2.FO...
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