Un mémo lorsque le visage est détecté avec Python + OpenCV rapidement

table des matières

[1. Préparation de l'environnement virtuel](# 1-Préparation de l'environnement virtuel) [2. Installez openCV](# 2-Installez openCV) [3. Préparation du programme de détection de visage](# 3-Préparation du programme de détection de visage) [4. Récupérez le fichier du classificateur](# 4-Obtenez le fichier du classificateur) [5. Exécuter](# 5-Exécuter) [6. Code source](code source n ° 6)

Préparer l'environnement virtuel

Créer un environnement opencvEnv avec venv

$ python3 -m venv opencvEnv

#Activer
$ source opencvEnv/bin/activate

(opencvEnv)$  ...

installer openCV

Installer openCV avec pip

(opencvEnv)$ pip install opencv-python

Collecting opencv-python
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e2/a9/cd3912ca0576ea6588095dce55e54c5f0efeb3d63fb88f16f4c06c0fac8d/opencv_python-4.1.2.30-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl (45.2MB)
    100% |████████████████████████████████| 45.2MB 721kB/s
Collecting numpy>=1.11.3 (from opencv-python)
  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/22/99/36e3408ae2cb8b72260de4e538196d17736d7fb82a1086cb2c21ee156ddc/numpy-1.17.4-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl
Installing collected packages: numpy, opencv-python
Successfully installed numpy-1.17.4 opencv-python-4.1.2.30
import cv2

Préparation du programme de détection de visage

Créer face_detect.py

face_detect.py

import cv2

if __name__ == '__main__':
    #Définition constante
    ESC_KEY = 27     #Touche Echap
    INTERVAL= 33     #Temps d'attente
    FRAME_RATE = 30  # fps

    ORG_WINDOW_NAME = "org"
    GAUSSIAN_WINDOW_NAME = "gaussian"

    DEVICE_ID = 0

    #Désignation du classificateur
    cascade_file = "../xml/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)

    #Acquisition d'image de la caméra
    cap = cv2.VideoCapture(DEVICE_ID)

    #Chargement du cadre initial
    end_flag, c_frame = cap.read()
    height, width, channels = c_frame.shape

    #Préparation de la fenêtre
    cv2.namedWindow(ORG_WINDOW_NAME)
    cv2.namedWindow(GAUSSIAN_WINDOW_NAME)

    #Boucle de traitement de conversion
    while end_flag == True:

        #Acquisition d'image et détection de visage
        img = c_frame
        img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(100, 100))

        #Marquer le visage détecté
        for (x, y, w, h) in face_list:
            color = (0, 0, 225)
            pen_w = 3
            cv2.rectangle(img_gray, (x, y), (x+w, y+h), color, thickness = pen_w)

        #Affichage du cadre
        cv2.imshow(ORG_WINDOW_NAME, c_frame)
        cv2.imshow(GAUSSIAN_WINDOW_NAME, img_gray)

        #Quitter avec la touche Echap
        key = cv2.waitKey(INTERVAL)
        if key == ESC_KEY:
            break

        #Lire l'image suivante
        end_flag, c_frame = cap.read()

    #Terminer le traitement
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()

Obtenez le fichier classificateur

Récupérez le haarcascade_frontalface_alt2.xml utilisé pour la détection de visage à partir du site suivant et téléchargez le fichier à n'importe quel emplacement </ b>.

(opencvEnv)$ python face_ detect.py