Python - Невозможно обнаружить лицо и глаза?

Question

Я пытаюсь создать обнаружение лица и глаз с помощью библиотеки OpenCV. Это код, с которым я работал. Это плавно работает без ошибок, но единственная проблема, не показывает никаких результатов нет лица и глаз не найдены с этим кодом

import cv2 
import sys 
import numpy as np 
import os 

# Get user supplied values 
imagePath = sys.argv[1] 


# Create the haar cascade 
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('C:\Users\Karthik\Downloads\Programs\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascad_frontalface_default.xml') 
eyeCascade= cv2.CascadeClassifier('C:\Users\Karthik\Downloads\Programs\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_eye.xml') 

# Read the image 
image = cv2.imread(imagePath) 
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

# Detect faces in the image 
faces = faceCascade.detectMultiScale(
    gray, 
    scaleFactor=1.2, 
    minNeighbors=5, 
    minSize=(30, 30), 
    flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE 
) 

print "Found {0} faces!".format(len(faces)) 

# Draw a rectangle around the faces 
for (x, y, w, h) in faces: 
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) 
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] 
    roi_color = image[y:y+h, x:x+w] 

    eyes = eyeCascade.detectMultiscale(roi_gray) 
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes: 
      cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0, 255, 0), 2) 


cv2.imshow("Faces found", image) 
print image.shape 
cv2.waitKey(0) 

Answer 1

Для меня это работает в моем jupyter ноутбук на Ubuntu 15.10 с использованием OpenCV 3.1.0-DEV с python 3.4

Может быть, у вас простая опечатка?

haarcascad_frontalface_default.xml =>haarcascade_frontalface_default.xml

и здесь:

eyes = eyeCascade.detectMultiscale(roi_gray) =>eyeCascade.detectMultiScale(roi_gray)

Это мой рабочий код:

%matplotlib inline 

import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 

import cv2 
import sys 
import numpy as np 
import os 

# Create the haar cascade 
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') 
eyeCascade= cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') 

# Read the image 
image = cv2.imread('lena.png', 0) 

if image is None: 
    raise ValueError('Image not found') 

# Detect faces in the image 
faces = faceCascade.detectMultiScale(image) 

print('Found {} faces!'.format(len(faces))) 

# Draw a rectangle around the faces 
for (x, y, w, h) in faces: 
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), 255, 2) 
    roi = image[y:y+h, x:x+w] 

    eyes = eyeCascade.detectMultiScale(roi) 
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes: 
      cv2.rectangle(roi,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh), 255, 2) 


plt.figure() 
plt.imshow(image, cmap='gray') 
plt.show()