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此程序为先调用opencv自带的人脸检测模型,检测到人脸后,再调用我自己训练好的模型去识别人脸,使用时更改模型地址即可
#!usr/bin/env python import cv2 font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cascade1 = cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv249\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml") cascade2 = cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv249\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\xml.xml") cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret,frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) rect = cascade1.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.3,minNeighbors=9,minSize=(50,50),flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE) if not rect is (): for x,y,z,w in rect: roiImg = gray[y:y+w,x:x+z] rect1 = cascade2.detectMultiScale(roiImg,scaleFactor=1.3,minNeighbors=9,minSize=(50,50),flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE) if not rect1 is (): for (a,b,c,d) in rect1: print "rect",rect1 cv2.putText(frame,'Chenym',(x,y), font, 2,(0,0,255),2) cv2.rectangle(frame,(x+a,y+b),(x+a+c,y+b+d),(0,0,255),2) cv2.imshow('frame',frame) if cv2.waitKey(1) &0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
以上这篇python 用opencv调用训练好的模型进行识别的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
python,opencv
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。