python - 人脸检测有点慢。我如何提高速度和效率以及如何保存面孔？

Question

import cv2
cam = cv2.VideoCapture(0)
s, img = cam.read()

winName = "Movement Indicator"
cv2.namedWindow(winName, cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE)

while s:
    cv2.imshow( winName,img )

    s, img = cam.read()
    hc = cv2.CascadeClassifier("foo.xml") #xml file for detection
    faces = hc.detectMultiScale(img)
    for face in faces:
        cv2.rectangle(
            img, (face[0], face[1]), (face[0] + face[2], face[0] + face[3]),
            (255, 0, 0), 3
        )

    key = cv2.waitKey(10)
    if key == 27:
        cv2.destroyWindow(winName)
        break

Answer 1

这真的是你所有的代码吗？iirc，它只适用于灰度

• 尝试交易速度以获得准确性，并使用lbpcascade而不是haar

• cv2.imwrite("myface.png", img[ face[1]:face[1]+face[3], face[0]:face[0]+face[2] ] ); 应该挽回颜面投资回报率

Answer 2

文档在这里：http ://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/cascade_classification.html

您可以尝试两件简单的事情来加速检测（均以降低准确性为代价）：

• 您可以增加 scaleFactor，默认值为 1.1，您可以尝试 1.2 或 1.3，这意味着在多尺度扫描的每个尺度上，它都会将图像下采样一个更大的因子。
• 您可以设置一个相对较大的最小人脸尺寸，例如（64,64），这意味着它将停止搜索较小的人脸，从而节省时间。如果您或多或少知道场景中面部的大小，您还可以尝试最大面部大小。