CV2 的 detectMultiScale 方法返回什么？答案

【问题标题】：What Does CV2's detectMultiScale Method Return?CV2 的 detectMultiScale 方法返回什么？
【发布时间】：2019-06-21 08:09:41
【问题描述】：

在 CV2 中，我可以从上传的图像中生成人脸。

faces = faceCascade.detectMultiScale(
    read_img,
    scaleFactor = 1.1,
    minNeighbors = 0,
    minSize=(100,100)
)
how_many_faces = len(faces)

how_many_faces 返回正确的面数。

如果我将这些面孔附加到一个数组中......

our_faces = []
for i in faces:
    our_faces.append(i)

return str(our_faces)

...返回our_faces，我得到以下数据：

[array([187, 138, 236, 236], dtype=int32), array([197, 138, 236, 236], dtype=int32), array([163, 130, 260, 260], dtype=int32), array([163, 141, 260, 260], dtype=int32), 数组([173, 141, 260, 260], dtype=int32), 数组([184, 141, 260, 260], dtype=int32), 数组([143, 119, 286, 286], dtype=int32), 数组([167, 119, 286, 286], dtype=int32), 数组([143, 131, 286, 286], dtype=int32), 数组([155, 131, 286, 286], dtype=int32), 数组([167, 131, 286, 286], dtype=int32), 数组([144, 105, 315, 315], dtype=int32), 数组([157, 105, 315, 315], dtype=int32), 数组([131, 118, 315, 315], dtype=int32), array([144, 118, 315, 315], dtype=int32), array([157, 118, 315, 315], dtype=int32), 数组([170, 118, 315, 315], dtype=int32), 数组([130, 87, 346, 346], dtype=int32), 数组([115, 101, 346, 346], dtype=int32), 数组([130, 101, 346, 346], dtype=int32), 数组([144, 101, 346, 346], dtype=int32), 数组([159, 101, 346, 346], dtype=int32), 数组([130, 115, 346, 346], dtype=int32), array([ 87, 70, 419, 419], dtype=int32)]

我是否可以假设这个数组包含每个人脸的所有数据，并且它是一个 Numpy 数组？如果是这样，如何将数组中的这些数据转换回图像格式？

【问题讨论】：

标签： python arrays opencv cv2

【解决方案1】：

faceCascade.detectMultiScale() 返回一个矩形列表，因此它不包含检测到的人脸的图像，并且您不能仅从该列表中重建人脸。

如果您想获取人脸图像，您需要：

保留您最初在其中寻找面孔的图像的副本，并
使用 Numpy 切片或类似方法提取边界在 faceCascade.detectMultiScale() 返回的 faces 列表中的矩形

【讨论】：

谢谢马克。这回答了事物的理论部分。通过使用 img = Image.fromarray(...)，我能够获得更合理的输出，但我得到一个 ValueError，即“图像数据不足”。我认为最好在另一个问题中提出，因此我将为该错误创建一个单独的问题。
好的，我会留意新的。没问题，问题免费！

【解决方案2】：

def crop(image, faces, k=0):
"""
This function crops the initial image into faces' images seperately. 
Arguments:
    image  (np array image)
    faces (list of tuples)
"""
faces_arrays = []
for (top, right, bottom, left)in faces:
    x0, y0 = left, bottom
    x1, y1 = right, top
    w, h = right-left, top-bottom
    cv2.rectangle(img=image, pt1=(x0, y0), pt2=(x1, y1), color=(255,0,0), thickness=2)
    x2, x3 = x1-w,  x0+w
    # crop the region of interest over a copy 
    face = image[y1:y0, x2:x3].copy()
    faces_arrays.append(face)
    # comment the two following lines if you want to stop saving the crops
    cv2.imwrite('face'+str(k)+'.jpg', face)
    k += 1
return faces_arrays

【讨论】：