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Python 小猫检测,通过调用opencv自带的猫脸检测的分类器进行检测。
创新新互联,凭借10余年的成都网站建设、做网站经验,本着真心·诚心服务的企业理念服务于成都中小企业设计网站有上千案例。做网站建设,选创新互联。分类器有两个:haarcascade_frontalcatface.xml和
haarcascade_frontalcatface_extended.xml。可以在opencv的安装目录下找到
D:\Program Files\OPENCV320\opencv\sources\data\haarcascades
小猫检测代码为:
1. 直接读取图片调用
import cv2 image = cv2.imread("cat_04.png") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # load the cat detector Haar cascade, then detect cat faces # in the input image detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalcatface.xml") #haarcascade_frontalcatface_extended.xml rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=10, minSize=(100, 100)) # loop over the cat faces and draw a rectangle surrounding each print (enumerate(rects)) for (i, (x, y, w, h)) in enumerate(rects): cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(image, "Cat #{}".format(i + 1), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, (0, 0, 255), 2) print (i, x,y,w,h) # show the detected cat faces cv2.imshow("Cat Faces", image) cv2.waitKey(1)