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tags: Others
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# Opencv in python
在 visual studio python packages 內:
pip install opencv-python

輸出目前安裝版本

import cv2
cv2.__version__

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## 讀取 jpg 檔案

img=cv2.imread('people.jpg')
cv2.imshow('Titile',img)
cv2.waitKey(0)  #wait until key pressed
cv2.destroyAllWindows()

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## 打開鏡頭

cap=cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    ret,frame=cap.read()    #if get frame rte=true
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(5)==ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

按按鍵擷取圖檔

cap=cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    ret,frame=cap.read()    #if get frame rte=true
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(5)==ord('q'):
        cv2.imwrite('test.jpg',frame)
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

## 人臉辨識
detectMultiScale:
- scaleFactor:參數指定每個圖像比例縮小多少圖像
- minNeighbors:參數指定每個候選矩形必須保留多少個鄰居,該參數將影響檢測到的面部的質量.較高的值導致較少的檢測,但具有較高的質量. 3~6 是一個很好的價值
- minSize:可能的最小物體尺寸

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

img=cv2.imread('people.jpg')
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)


#偵測臉部
faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.08,minNeighbors=5,minSize=(32,32)) #繪製人臉部分方框
for(x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

cv2.namedWindow('img',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果



還是有許多誤判的地方

調整 scaleFactor=1.3(另一張無效)