Python verwendet OpenCV2Implementierung von Gesichts erkennung

Kürzlich habe ich mit meinen Studenten einen URTP-Projektentwurf durchgeführt, bei dem ein Gesichtserkennungssystem erforderlich ist. Da OpenCV inzwischen2.X-Version, daher möchte ich den alten nicht verwenden1.X-Version des Codes, und die auf der Website vorhandenen Codes sind1.X-Version des Codes, versuchen Sie, einen Abschnitt selbst zu schreiben2.X-Version des Codes, wiederholte Durchsicht von Unterlagen, heute endlich erfolgreich getestet（offensichtlich2.X-Version des Codes ist einfacher als1.X-Code ist einfacher），um allen eine Referenz zu bieten, der Code ist wie folgt：（2017Jahr5Monat12Tag in Python3,6,1Nachfolgend eine einfache Änderung）

import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")#Nennen Sie ein Fenster
cap=cv2.VideoCapture(1#Öffnen1Kamera
success, frame = cap.read()#Lesen Sie ein Frame Bild, der vorherige Rückgabewert ist ob erfolgreich, der nächste Rückgabewert ist das Bild selbst
color = (0,0,0)#Setzen Sie die Farbe des Gesichtsfeldes
classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#Definieren Sie den Klassifikator
while success:
 success, frame = cap.read()
 size=frame.shape[:2#Erhalten Sie die Größe des aktuellen Farbbildes
 image=np.zeros(size,dtype=np.float16#Definieren Sie eine Graustufenbildmatrix der Größe des aktuellen Frames
 , image = cv2, .cvtColor(frame, cv2, COLOR_BGR2, GRAY)#Konvertiere das aktuelle Bild in ein Graustufenbild (hier wurde eine Änderung vorgenommen)
 cv2.equalizeHist(image, image)#Gleitender Histogrammvergleich für Graustufenbilder
 #Die folgenden drei Zeilen stellen die minimale Bildgröße ein
 divisor=8
 , w = size
 minSize=(int(w/, int(h/divisor))#Hier wurde eine Rundungsfunktion hinzugefügt
 .detectMultiScale(image, 1,2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#Gesichtserkennung
 if len(faceRects)>0:#Wenn die Länge des Gesichtarrays größer als 0 ist
  for faceRect in faceRects: #Zeichne einen Rechteckrahmen um jedes Gesicht
    , y, w, h = faceRect
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+, y+, color)
 cv2.imshow("test", frame)#Zeige das Bild an
 key=cv2.waitKey(10)
 c = chr(key & 255)
 if c in ['q', 'Q', chr(27]):
  break
cv2.destroyWindow("test")

Detailliertes Bild:

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