Python_opencv库

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车牌检测

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项目名称：opencv/cv2 车牌检测

简介：
1.训练级联表 ***.xml 【跳过…】
2.用如下代码加载级联表和目标图片识别车牌

注：推荐用anconda安装opencv库
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import cv2
detector = cv2.CascadeClassifier() #实例化检测器 detector/检测器
ret = detector.load(‘plate_cascade.xml‘) #加载级联表，注：Python加载文件需要load(加载)一下，C++不需要
# 检测级联表是否加载成功
if not ret:
print(‘未找到级联表/load cascade err‘)
quit()
# 读目标图片
img = cv2.imread(‘2.jpg‘)
#转灰度(黑白色)
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY ) #三字节颜色转一字节颜色(彩色转黑白) cvt/转换 covert
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颜色检测
颜色转换
色彩BGR、HVS两种格式
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# 目标锁定盒子
boxs = detector.detectMultiScale(gray,1.01,3) #两个参数：金字塔层级系数(1~2之间，与车牌在整张图中的占比成反比；越小越检查出来的多)，非相关性抑制系数
print(len(boxs)) #找到的目标的个数
for box in boxs:
x,y,w,h=box # zy 位置 wh宽高
g=img[y:y+h,x:x+w,:]
name=‘%d_%d_%d_%d.jpg‘%(x,y,w,h)
print(name) # 输出车牌截图名称【注：坐标命名规则】
cv2.imwrite(name,g) # 打印车牌的截图

2.图片人脸检测

# 人脸识别，正则分析

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
#pip install PIL
#pip install opencv-python
#pip install dlib
dector=cv2.CascadeClassifier()
ret=dector.load(‘haarcascade_frontalface_alt_tree.xml‘)
if not ret:
print(‘未找到级联表文件:plate_cascade.xml‘)
exit()

img=cv2.imread(‘e:/85n.jpg‘)
if img is None:
print(‘文件不存在‘)
exit()
#彩色转成灰度图像
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 正则化，亮度调成均匀的
gray=np.uint8(gray/gray.ptp()*255)

boxs=dector.detectMultiScale(gray,1.015,1)
platelist=[]
for box in boxs:
x,y,w,h=box
g=img[y:y+h,x:x+w,:]
platelist.append(g)
linew=h//100+1
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),linew)
gimg=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
image=Image.fromarray(gimg)
image.show()
image.close()

3.视频人脸检测

# 人脸识别，正则分析

import cv2
import numpy as np