OPENCV В PYTHON ЧАСТЬ 5

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) - это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая используется для обработки изображений, видео и анализа данных в режиме реального времени.

В предыдущих частях статей мы рассмотрели установку и настройку OpenCV в Python, работу с изображениями, видео и камерами, а также обработку видеопотока.

В этой части мы будем работать с обнаружением объектов на изображениях с помощью каскадных классификаторов. Каскадный классификатор - это XML-файл, содержащий информацию о характеристиках объекта, который нужно обнаружить на изображениях.

import cv2# загружаем каскадный классификаторface_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# загружаем изображениеimg = cv2.imread('image.jpg')# конвертируем изображение в серый цветgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# находим лица на изображенииfaces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)# рисуем квадраты вокруг найденных лицfor (x,y,w,h) in faces:    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)# отображаем изображениеcv2.imshow('img',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

В данном примере мы используем каскадный классификатор для обнаружения лиц на изображении. Сначала мы загружаем изображение и конвертируем его в серый цвет, затем находим лица на изображении и рисуем квадраты вокруг них, используя функцию rectangle() библиотеки OpenCV.

Далее мы отображаем полученное изображение с помощью функции imshow() и ждем нажатия любой клавиши, используя функцию waitKey(). После этого мы освобождаем память, занятую окном с изображением, с помощью функции destroyAllWindows().