Python OpenCV - обнаружение глаз и сохранение

Question

Я новичок в OpenCV. Мне нужно обнаружить глаза с помощью opencv и сохранить их в папке для дальнейшей классификации. Я написал следующий скрипт для того же:

import numpy as np
import cv2

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

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
     ret, img = cap.read()
     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
     count=1
     for (x,y,w,h) in faces:
         cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
         roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
         roi_color = img[y:y+h, x:x+w]

         eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
         for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
             crop_img = roi_color[ey: ey + eh, ex: ex + ew]
             cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
             s="{0}.jpg"
             s1='/home/kushal/Pictures/Webcam/'+s.format(count)
             count=count+1
             cv2.imwrite(s1,crop_img)
cv2.imshow('img',img)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27:
    break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Я хочу сохранить как можно больше изображений глаз. Но я получаю только 3-4 сохраненных изображения глаз. Можно ли получить один кадр или одно изображение в секунду? Какие изменения должны быть сделаны в этом коде?

Answer 1

Переехать count=1 вне while-loop,

count = 1
while True:
    pass
    #your code

И отступ cv2.imshow это не так правильно.

import numpy as np
import cv2

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

cap = cv2.VideoCapture(0)
count=1

while True:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]

        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            print(count)
            crop_img = roi_color[ey: ey + eh, ex: ex + ew]
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
            s1='tmp/{}.jpg'.format(count)
            count=count+1
            cv2.imwrite(s1,crop_img)

    cv2.imshow('img',img)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Answer 2

Со ссылкой на предыдущий ответ вы также можете поэкспериментировать с изменением коэффициента масштабирования скользящего окна каскада Хаара.

К этому времени вы уже могли предположить, что в вашей галерее есть ложные срабатывания, то есть неглазые изображения, обнаруженные каскадом Хаара как глаза. Поэтому я бы порекомендовал попробовать D-lib, так как он может дать более точные результаты. Вы можете попытаться обрезать область интереса из 68 точек лица, предоставленных библиотекой d-lib. Для вашей справки.