pande
[讀書學習] 《AIOT與OpenCV實戰應用(第三版):Python、樹莓派、物聯網與機器視覺》
第三篇 OpenCV
3-5 人臉偵測
. 哈爾特徵(Haar-like features)演算法
. 聯級分類器(cascade classifier)
. xml資料結構
-基礎
-眼睛
花絮:圖檔numpy陣列結構順序(列y,項x,元素3元色)、全圖找臉-臉圖找眼睛-效能、四方形轉繪圓形,等觀念、技巧。

Raspberry_pi
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cv2.CascadeClassifier('xml檔案').detectMultiScale(灰階圖, 檢測窗口放大級距, 查驗次數)

每偵測到一張臉回傳一組方框
方框屬性值(x, y, width, height)
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cv2.cvtColor(, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
全彩圖轉灰階圖
pande
練習範例.基礎
使用'haarcascade_frontalface_alt2.xml'這個聯級分類器
書上說人臉正面效果比較好
pande
練習範例.眼睛
先使用'haarcascade_frontalface_alt2.xml'找臉
再對臉圖使用'haarcascade_eye.xml'找眼睛
pande
啟用聯級分類器xml檔的時候遇到的問題
'haarcascade_fontalface_default.xml' in read mode · ...
其實是就檔案路徑要清楚
pande
練習範例使用的圖片1
https://images.plurk.com/2ktFHy8JAQtf1FCwTJqHMf.jpg
網路上找"face jpeg"找來的
pande
練習範例使用的圖片2
https://images.plurk.com/63L5OHlxl026hC1nCPaYBV.jpg
用樹莓派外接相機(未撕鏡頭保護貼)
執行指令"raspistill -t -o"現場拍的
pande
網路圖片
兩個範例練習都很順利通過
pande
自製圖片
首先廢棄掉一開始拍的,因晃動太模糊無法偵測到
第二次拍的這張,因為沒有撕鏡頭保護貼所以其實也蠻模糊的

「基礎」的時候使用1.1, 3只能偵測到後面窗上一個w (錯的)
後來強度改成1.02, 3就能偵測到兩人的臉,但是跑很久而且窗上多了幾個
算是順利完成範例練習實測

「眼睛」的時候使用書上的1.3, 8沒有偵測到
後來加強成1.1, 8有偵測到,後面窗戶上有很像眼睛的XD
最後用1.02, 8終於偵測到大哥照片上右邊的眼睛,一個正確
(不過後面窗戶也多出來好多個w 另外三隻眼睛也沒偵測到w

總之,算是順利完成範例練習實測了 :-))
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