怎樣在樹(shù)莓派上使用OpenCV繪制不同的幾何形狀并識(shí)別面部特征

Python代碼繪制幾何形狀

下面的代碼將在黑色圖像上繪制線條，橢圓，圓形，矩形，折線和文字。復(fù)制此代碼并執(zhí)行它。我們將詳細(xì)介紹代碼如何在下面工作。

import cv2

import numpy as np

# Create a black image

img = np.zeros（（512， 512， 3）， np.uint8）

# img = cv2.line（image， （starting point）， （Ending point）， （color）， line thickness）

img = cv2.line（img， （0， 256）， （512， 256）， （255， 0， 0）， 10）

# cv2.Ellipse（img， center， axes， angle， start_angle， end_angle， color， thickness=1）

img = cv2.ellipse（img，（256，256），（50，50），180，0，180，（255， 255， 0），-1）

img = cv2.ellipse（img，（256，256），（50，50），0，0，180，（0， 255， 0），-1）

# cv2.Circle（img， center， radius， color， thickness）

img = cv2.circle（img， （256， 256）， 56， （0， 0， 255）， 10）

# img = cv2.rectangle（image， （Top Left Corner）， （Bottom Right Corner）， （color）， thickness）

img = cv2.rectangle（img， （189， 189）， （323， 323）， （0， 255， 0）， 10）

# cv2.PolyLine（img， polys， is_closed， color， thickness=1）

pts = np.array（［［10，5］，［20，30］，［70，20］，［50，10］］， np.int32）

pts = pts.reshape（（-1，1，2））

img = cv2.polylines（img，［pts］，True，（0，255，255））

# cv2.PutText（img， text， org， fontFace， fontScale， color， thickness， line type）

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

cv2.putText（img，‘OpenCV’，（10，500）， font， 4，（255，255，255），2，cv2.LINE_AA）

# Create the resizeable window

cv2.namedWindow（‘image’， cv2.WINDOW_NORMAL）

cv2.imshow（‘image’， img）

cv2.waitKey（0）

cv2.destroyAllWindows（）

運(yùn)行代碼將打開(kāi)此輸出：

代碼細(xì)分

首先，我們導(dǎo)入所需的軟件包。 OpenCV包幫助我們繪制不同的幾何形狀，NumPy包允許我們創(chuàng)建一個(gè)空白圖像并進(jìn)行其他數(shù)學(xué)運(yùn)算。

import cv2

import numpy as np

接下來(lái)，我們創(chuàng)建一個(gè)黑色圖像，我們可以在其上繪制幾何圖形形狀。

img = np.zeros（（512， 512， 3）， np.uint8）

然后我們使用 cv2.line（） 函數(shù)繪制一條厚度為5像素的藍(lán)色對(duì)角線。我們將在中心左側(cè)到中間右側(cè)的黑色圖像上畫(huà)一條藍(lán)線。

cv2.line（） 函數(shù)有五個(gè)參數(shù)：

圖像文件

起點(diǎn)（圖像線上將開(kāi)始的位置）

結(jié)束點(diǎn)

顏色的行

行的粗細(xì)

#img = cv2.line（image， （starting point）， （Ending point）， （color）， line thickness）

img = cv2.line（img， （0， 256）， （512， 256）， （255， 0， 0）， 10）

現(xiàn)在，我們將在圖像的中心繪制兩個(gè)橢圓。要繪制橢圓，我們需要傳遞幾個(gè)參數(shù)：

圖像文件

中心位置（x，y）

主要和短軸長(zhǎng)度

橢圓沿逆時(shí)針?lè)较虻男D(zhuǎn)角度

開(kāi)始和結(jié)束角度（起始和結(jié)束角度表示橢圓弧的起點(diǎn)和終點(diǎn)從長(zhǎng)軸順時(shí)針?lè)较?，即給出值0和360給出完整的橢圓）

橢圓的顏色

橢圓的厚度（-1表示它將填充形狀）

#cv2.ellipse（img， center， axes， angle， start angle， end angle， color， thickness=1）

img = cv2.ellipse（img，（256，256），（50，50），180，0，180，（255， 255， 0），-1）

img = cv2.ellipse（img，（256，256），（50，50），0，0，180，（0， 255， 0），-1）

接下來(lái)，我們將在橢圓上繪制一個(gè)紅色圓圈。要畫(huà)一個(gè)圓，我們需要傳遞圖像文件，中心坐標(biāo)，圓的半徑，（B，G，R）格式的顏色和圓的厚度。

#cv2.Circle（img， center， radius， color， thickness）

img = cv2.circle（img， （256， 256）， 56， （0， 0， 255）， 10）

之后，我們?cè)趫A圈上畫(huà)一個(gè)綠色矩形。要繪制矩形，您需要矩形的左上角和右下角。

#img = cv2.rectangle（image， （Top Left Corner）， （Bottom Right Corner）， （color）， thickness）

img = cv2.rectangle（img， （189， 189）， （323， 323）， （0， 255， 0）， 10）

要繪制多邊形，我們需要頂點(diǎn)的坐標(biāo)。將這些點(diǎn)組成一個(gè)形狀為ROWS x 1 x 2的數(shù)組，其中ROWS是頂點(diǎn)數(shù)，它應(yīng)該是int32類型。

這里我們繪制一個(gè)帶有四個(gè)黃色頂點(diǎn)的小多邊形。

pts = np.array（［［10，5］，［20，30］，［70，20］，［50，10］］， np.int32）

pts = pts.reshape（（-1，1，2））

# cv2.PolyLine（img， polys， is_closed， color， thickness=1）

img = cv2.polylines（img，［pts］，True，（0，255，255））

要將文本放入圖像中，我們需要提供想要寫(xiě)入的文本數(shù)據(jù)，我們想要放置它的位置坐標(biāo)（即數(shù)據(jù)開(kāi)始的左下角），字體類型，字體比例（指定字體大?。伾?，粗細(xì)和線型。

#cv2.PutText（img， text， org， fontFace， fontScale， color， thickness， line type）

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

cv2.putText（img，‘OpenCV’，（10，500）， font， 4，（255，255，255），2，cv2.LINE_AA）

用于檢測(cè)面部和在面上繪制圓形的Python代碼

現(xiàn)在我們將編寫(xiě)將檢測(cè)面部中的面部的代碼圖像并在臉部周圍繪制圓圈。為了檢測(cè)面部，我們將使用Haar級(jí)聯(lián)分類器。 OpenCV已經(jīng)包含許多面部，眼睛，微笑等預(yù)先訓(xùn)練的分類器。我們將要使用的分類器將檢測(cè)面部。您可以獲得級(jí)聯(lián)文件。

將此文件保存在工作目錄中作為“ haarcascade_frontalface_default.xml ”。

Python代碼如下：

# Import OpenCV library

import cv2

# Load a cascade file for detecting faces

faceCascade = cv2.CascadeClassifier（“haarcascade_frontalface_default.xml”）;

# Load image

image = cv2.imread（‘obamafamily.jpg’）

# Convert into grayscale

gray = cv2.cvtColor（image， cv2.COLOR_BGR2GRAY）

# Look for faces in the image using the loaded cascade file

faces = faceCascade.detectMultiScale（gray， 1.2， 5）

for （x，y，w，h） in faces：

# Create circle around faces

cv2.circle（image， （int（（x + x + w）/2）， int（（y + y + h）/2））， int（h/2）， （0， 255， 0）， 5）

# Create the resizeable window

cv2.namedWindow（‘Obama’， cv2.WINDOW_NORMAL）

# Display the image

cv2.imshow（‘Obama’， image）

# Wait until we get a key

k=cv2.waitKey（0）

# If pressed key is ‘s’

if k == ord（‘s’）：

# Save the image

cv2.imwrite（‘convertedimage.jpg’， image）

# Destroy all windows

cv2.destroyAllWindows（）

# If pressed key is ESC

elif k == 27：

# Destroy all windows

cv2.destroyAllWindows（

運(yùn)行代碼后，程序會(huì)在圖像中檢測(cè)到的區(qū)域創(chuàng)建圓圈。