根據檢測范圍拍照-Python + OpenCV

Question

以下是我的通過網絡攝像頭檢測面部的代碼。

import numpy as np
import cv2

face_cascade =     cv2.CascadeClassifier('C:\OpenCV2.0\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml')


img = cv2.VideoCapture(0)

while(1):
    _,f=img.read()
    gray = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
         detect_frame = cv2.rectangle(f,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)


    cv2.imshow('img',f)

if cv2.waitKey(25) == 27:
    break



cv2.destroyAllWindows()
img.release()

通過此代碼，我想在實現變幀或人在移動時拍照。 拍照后，它將照片保存在文件中，然后繼續其工作。

你們可以幫我解決這個問題的方法嗎？ 非常感謝您的熱情。

Answer 1

這是我編寫的代碼，它的作用是首先找到通過面部檢測獲得的矩形的中心。 然后，它將在一定的時間間隔（如2s）之后比較中心坐標的值，如果像素的值已更改為超過某個閾值，則表明檢測到了運動。 該代碼工作正常。 為了提高精度，您可以在條件中添加更多點，其值的變化將指示運動。

import numpy as np
import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

cap = cv2.VideoCapture(0)
i=1000
c=10 

while 1:
    _, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    #we will increment the value of i after every loop so that we could check value of coordinate after a certain time
    i=i+1

    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,150,10),2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]

        #finding the center of the rectangle(around face)
        a=y+h/2
        b=x+w/2

        d = x + w / 2
        if i % 5 == 0:
            print (abs(a - c))
            if (abs(a-c))>9:            #change this value to calibrate
                print("Movement Detected")
            c = y + h / 2

    cv2.imshow('img',img)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff

    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

如果i％5 == 0，我們需要在一段時間后更新值以進行比較，其中每個循環后i都會遞增