python opencv —— 背景提取（MOG、KNN）、识别与检测（Haar Cascade）

注意 opencv 的坐标轴，x 轴向右，和 width 对应，y 轴向下，和 height 对应；

1. MOG2 与 KNN

MOG：Mixture of Gaussian

import cv2cap = cv2.VideoCapture('./data/video/768x576.avi')
knn_sub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()
mog2_sub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()while True:ret, frame = cap.read()if not ret:breakmog_sub_mask = mog2_sub.apply(frame)knn_sub_mask = knn_sub.apply(frame)cv2.imshow('original', frame)cv2.imshow('MOG2', mog_sub_mask)cv2.imshow('KNN', knn_sub_mask)key = cv2.waitKey(30) & 0xffif key == 27 or key == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 识别与检测

Haar Cascade

import cv2
import numpy as np# haar 级联分类器，opencv 源文件中data文件夹下会有# https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascadesface_cascade = cv2.CascadeClassifier('./data/classifiers/haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('./data/classifiers/haarcascade_eye.xml')cap = cv2.VideoCapture(0)while True:ret, img = cap.read()if not ret:breakgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), color=(255, 0, 0), thickness=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)try:ex, ey, ew, eh = eyes[0]cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), color=(0, 255, 0), thickness=2)ex1, ey1, ew1, eh1 = eyes[1]cv2.rectangle(roi_color, (ex1, ey1), (ex1+ew1, ey1+eh1), color=(0, 255, 0), thickness=2)except IndexError:print('')cv2.imshow('me', img)key = cv2.waitKey(30)if key == 27 or key == ord('q'):break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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