• opencv-python 学习笔记2:实现目光跟随(又叫人脸跟随)


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              如果机器人的脸能随着前方人脸而转动,你会不会觉得这种互动很有意思。年前的时候,学习了一下opencv,通过opencv可以简单的实现人脸跟随。再加上几个舵机控制头部转动,机器人就可以互动了。呵呵

            这里不做视频演示了,只是把代码放出来,有兴趣的朋友可以自己实验一下。基本原理就是先识别到人脸,然后判断人脸的位置。我把窗口用画线的方法分成了9个小格,分别代表9个方向,当人脸进入某个小格时,机器人的头就往哪个方向转动。

    以下代码在树莓派B+上支行成功,系统Raspbian,Python代码。

    # -*- coding: utf-8 -*-
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    import cv2.cv as cv  
    import cv2  
    from cv2 import VideoCapture  
          
    #cv.NamedWindow("W1", cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)  
    cv.NamedWindow("W1",cv.CV_WINDOW_NORMAL)
    
    cv.ResizeWindow("W1", 600, 600)
          
        #找到设备对象  
    capture = cv.CaptureFromCAM(0) 
    
          
        #检测人脸函数  
          
    def repeat():  
          
            #每次从摄像头获取一张图片  
        frame = cv.QueryFrame(capture)
    
        image_size = cv.GetSize(frame)#获取图片的大小  
        #print image_size
              
        greyscale = cv.CreateImage(image_size, 8, 1)#建立一个相同大小的灰度图像
    
        cv.CvtColor(frame, greyscale, cv.CV_BGR2GRAY)#将获取的彩色图像,转换成灰度图像
    
        storage = cv.CreateMemStorage(0)#创建一个内存空间,人脸检测是要利用,具体作用不清楚
              
        cv.EqualizeHist(greyscale, greyscale)#将灰度图像直方图均衡化,貌似可以使灰度图像信息量减少,加快检测速度  
        
        #画图像分割线
             
        cv.Line(frame, (210,0),(210,480), (0,255,255),1) 
        cv.Line(frame, (420,0),(420,480), (0,255,255),1) 
        cv.Line(frame, (0,160),(640,160), (0,255,255),1) 
        cv.Line(frame, (0,320),(640,320), (0,255,255),1) 
            # detect objects  
        cascade = cv.Load('/usr/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')
        #加载Intel公司的训练库  
          
            #检测图片中的人脸,并返回一个包含了人脸信息的对象faces  
        faces = cv.HaarDetectObjects(greyscale, cascade, storage, 1.2, 2,
                                     cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,
                                     (100, 100))  
          
            #获得人脸所在位置的数据  
        for (x,y,w,h) , n in faces:
           # print x,y
            if x<210:
                print "right"
            elif x>310:
                print "left"
            cv.Rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,128,0),2)#在相应位置标识一个矩形 边框属性(0,0,255)红色 20宽度
              
            cv.ShowImage("W1", greyscale)#显示互有边框的图片
              
        cv.ShowImage("W1", frame)  
          
        #循环检测每一帧的图片 ESC键退出程序  
    while True:  
        repeat()  
        c = cv.WaitKey(10)  
        if c == 27:  
            #cv2.VideoCapture(0).release()  
            cv2.destroyWindow("W1")  
            break  
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