Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
# face detector 4.2
# CNN-based face detector
# 卷积神经网络
import cv2
import dlib
from matplotlib import pyplot as plt
# visualize functions
def show_img_with_matplotlib(color_img, title, pos):
img_rgb = color_img[:, :, ::-1]
ax = plt.subplot(1, 1, pos)
plt.imshow(img_rgb)
plt.title(title, fontsize=8)
plt.axis('off')
# load image
img = cv2.imread("picture/005.jpg")
# create a face detector
cnn_face_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1("mmod_human_face_detector.dat")
# perform detection
rects = cnn_face_detector(img, 0)
print(rects)
# 检测器返回 mmod_rectangles 对象,它是一个 mmod_rectangle 对象的列表,
# 并且 mmod_rectangle 对象有两个成员变量—— dlib.rectangle 对象和预测的置信度分数
# draw face detection box
def show_detection(image, faces):
for face in faces:
cv2.rectangle(image, (face.rect.left(), face.rect.top()), (face.rect.right(), face.rect.bottom()), (255, 0, 0),5)
return image
# draw face detection box
img_faces = show_detection(img.copy(), rects)
# visualize
show_img_with_matplotlib(img_faces, "cnn_face_detector(img,0):" + str(len(rects)), 1)
plt.show()
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )