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Python 小猫检测，通过调用opencv自带的猫脸检测的分类器进行检测。
分类器有两个：haarcascade_frontalcatface.xml和
haarcascade_frontalcatface_extended.xml。可以在opencv的安装目录下找到
D:\Program Files\OPENCV320\opencv\sources\data\haarcascades
小猫检测代码为：
- 直接读取图片调用
import cv2
image = cv2.imread("cat_04.png")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# load the cat detector Haar cascade, then detect cat faces
# in the input image
detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalcatface.xml")
#haarcascade_frontalcatface_extended.xml
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1,
minNeighbors=10, minSize=(100, 100))
# loop over the cat faces and draw a rectangle surrounding each
print (enumerate(rects))
for (i, (x, y, w, h)) in enumerate(rects):
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(image, "Cat #{}".format(i + 1), (x, y - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, (0, 0, 255), 2)
print (i, x,y,w,h)
# show the detected cat faces
cv2.imshow("Cat Faces", image)
cv2.waitKey(1)
检测效果：
2. 通过命令控制符调用
也可以通过调用argparse库，进行整体调用
新建cat_detect.py文件
# import the necessary packages
import argparse
import cv2
# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
help="path to the input image")
ap.add_argument("-c", "--cascade", default="haarcascade_frontalcatface_extended.xml",
help="path to cat detector haar cascade")
args = vars(ap.parse_args())
#"haarcascade_frontalcatface_extended.xml",
# load the input image and convert it to grayscale
#image = cv2.imread(args["image"])
image = cv2.imread(args["image"])
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# load the cat detector Haar cascade, then detect cat faces
# in the input image
detector = cv2.CascadeClassifier(args["cascade"])
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1,
minNeighbors=10, minSize=(120, 120)) # cat good
# loop over the cat faces and draw a rectangle surrounding each
print (enumerate(rects))
for (i, (x, y, w, h)) in enumerate(rects):
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(image, "cat #{}".format(i + 1), (x, y - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, (0, 0, 255), 2)
# show the detected cat faces
cv2.imshow("Cat Faces", image)
cv2.waitKey(0)
通过“命令控制符”调用
cmd
cd E:\WORK\py\detectCat
E:\WORK\py\detectCat>python cat_detector.py --image cat_07.png
非常感谢你的阅读
大学的时候选择了自学python，工作了发现吃了计算机基础不好的亏，学历不行这是没办法的事，只能后天弥补，于是在编码之外开启了自己的逆袭之路，不断的学习python核心知识，深入的研习计算机基础知识，整理好了，我放在我们的微信公众号《程序员学府》，如果你也不甘平庸，那就与我一起在编码之外，不断成长吧！
其实这里不仅有技术，更有那些技术之外的东西，比如，如何做一个精致的程序员，而不是“屌丝”，程序员本身就是高贵的一种存在啊，难道不是吗？[点击加入]想做你自己想成为高尚人，加油！
