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我在使用 python 程序时遇到了一些问题，该程序旨在从视频中检测面部并在检测到面部时拍照。

一每当我单击“运行模块”时，它都会运行该程序。但是如果我在第一次之后尝试运行它，我会收到一条错误消息并且它不会运行。要再次运行它，我必须关闭 python 程序并再次打开它。错误信息是：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Morgan\Documents\Image recognition\Face Detection\test.py", line 56, in <module>
runCam()
  File "C:\Users\Morgan\Documents\Image recognition\Face Detection\test.py", line 26, in runCam
if len(detect_faces(image))>=0:
  File "C:\Users\Morgan\Documents\Image recognition\Face Detection\test.py", line 36, in     detect_faces
detected = cv.HaarDetectObjects(image, cascade, storage, 1.1, 3, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (100,100))
error: Non-positive cols or rows

我试过用谷歌搜索这个没有运气。如果有人对如何解决此问题有任何信息、解决方案或想法，我将非常感激。

二在我原来的视频节目中，流完美地工作。视频窗口根据需要显示视频和检测到的面孔。我所做的是向该程序添加一个功能，该功能将在每次检测到新面孔时拍照。但是当它被添加时，它会导致一个灰色的视频窗口（基本上没有视频流）。我不确定这是为什么。

这是我没有拍照功能的原始视频人脸检测程序：

  import cv2
  import cv2.cv as cv

  HAAR_CASCADE_PATH = "C:\\opencv\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"
  CAMERA_INDEX = 0

  def detect_faces(image):
 faces = []
 detected = cv.HaarDetectObjects(image, cascade, storage, 1.2, 2, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,   (100,100))
 if detected:
    for (x,y,w,h),n in detected:
        faces.append((x,y,w,h))
  return faces

if __name__ == "__main__":
    cv.NamedWindow("Video", cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)

capture = cv.CaptureFromCAM(CAMERA_INDEX)
storage = cv.CreateMemStorage(0)
cascade = cv.Load(HAAR_CASCADE_PATH)
faces = []

i = 0
c=-1
while(c==-1):
    image = cv.QueryFrame(capture)

    # Only run the Detection algorithm every 5 frames to improve performance
    if i%5==0:
        faces = detect_faces(image)

    for (x,y,w,h) in faces:
        cv.Rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), 255)

    cv.ShowImage("Video", image)
    i += 1
    c=cv.WaitKey(10)

这是添加的新功能：

import cv2
import cv2.cv as cv

camera_port = 0

ramp_frames = 1

def operateCamera():

camera = cv2.VideoCapture(camera_port)

def get_image():
     retval, im = camera.read()
     return im

for i in xrange(ramp_frames):
    temp = get_image()
    print("Taking image...")

    camera_capture = get_image()
    cv2.imwrite("c://Users/Morgan/Pictures/Logitech Webcam/color_image.jpeg", camera_capture)

def runCam():
while 1:
    if len(detect_faces(image))>=0:
        operateCamera()
    else:
        print("No faces detected!")

HAAR_CASCADE_PATH = "C:\\opencv\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"
CAMERA_INDEX = 0

def detect_faces(image):
faces = []
detected = cv.HaarDetectObjects(image, cascade, storage, 1.1, 3, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (100,100))
if detected:
    for (x,y,w,h),n in detected:
        faces.append((x,y,w,h))
    return faces

if __name__ == "__main__":
cv.NamedWindow("Video", cv.CV_WINDOW_NORMAL)

capture = cv.CaptureFromCAM(CAMERA_INDEX)
storage = cv.CreateMemStorage()
cascade = cv.Load(HAAR_CASCADE_PATH)
faces = []

i = 0
c=-1
while(c==-1)
    image = cv.QueryFrame(capture)
    runCam()
    # Only run the Detection algorithm every 5 frames to improve performance
    if i%5==0:
        faces = detect_faces(image)

        for (x,y,w,h) in faces:
            cv.Rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), 255)

        cv.ShowImage("Video", image)
        i += 1
        c=cv.WaitKey(10)

三因为我能够成功运行一次程序，所以我知道它在检测到人脸时会拍照，遗憾的是它会继续拍照，并且在检测到第一张人脸后就不会停止。我只想拍一张照片。有谁知道如何解决这个问题？

总之，我知道这是很多信息和一个非常大的问题，但是如果有人对如何修复程序有任何想法，那么程序将只运行一次，然后需要重新启动问题、灰色视频源和/或仅拍摄一张图有问题请告诉我！谢谢！（如果我的缩进在这里看起来有点滑稽，也很抱歉......）

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1 回答 1

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您的代码非常非常乱码。我正在尽力解析它，但是您有很多问题。

一和二我认为发生错误是因为您试图打开同一个相机两次。很难用格式来判断。灰框肯定是由于两次打开相机造成的；当您尝试打开不存在的相机时，会出现相同的灰框。

第二个代码示例中有一些拼写错误，例如while(c==-1)没有冒号。你有很多缩进问题。我会避免使用 cv 绑定。如果可能的话，坚持使用 cv2。

三在循环runCam()期间您每次都调用。while(c==-1)它将保存每一帧视频。

我从我正在玩的一个小型面部检测器程序中修改了一小段代码。它使用cv2.CascadeClassifier()而不是cv.HaarDetectObjects(). 也许它会帮助你。你需要弄清楚如何区分一张脸和另一张脸。

import cv2

cascade = "C:\\opencv\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"

scaling_factor = 4
picture_taken = False
frame_name = "Face Tracking"

capture = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow(frame_name)

classifier = cv2.CascadeClassifier(cascade)

while cv2.waitKey(1) == -1:
    success, frame = capture.read()

    downsized_frame_template = (frame.shape[1] / scaling_factor, frame.shape[0] / scaling_factor)
    downsized_frame = cv2.resize(frame, downsized_frame_template)
    possible_faces = classifier.detectMultiScale(downsized_frame)

    if len(possible_faces):
        if not picture_taken:
            cv2.imwrite("c:\\Users\\Morgan\\Pictures\\Logitech Webcam\\color_image.jpeg", camera_capture)
            picture_taken = True
        for face in possible_faces:
            x, y, w, h = [v * scaling_factor for v in face]
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255))

    cv2.imshow(frame_name, frame)
于 2013-07-12T19:06:29.260 回答