使用opencv进行人脸识别时出现属性错误

Posted 2023-02-23

【中文标题】使用opencv进行人脸识别时出现属性错误

【英文标题】：Attribute error while using opencv for face recognition

【发布时间】：2016-07-14 13:29:54

【问题描述】：

我正在通过编写我在 youtube 上找到的简单人脸识别程序来自学如何使用 openCV。我已经安装了opencv version 2 和numpy 1.8.0。我正在使用python 2.7。

我完全按照下面的视频和文章链接中的方式复制了这段代码，但我不断收到错误。

AttributeError: 'module' 对象没有属性 'cv'

我做错了什么？ 这是我正在使用的代码。

import cv2
import sys

# Get user supplied values
imagePath = sys.argv[1]
cascPath = sys.argv[2]

# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

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

# Detect faces in the image
faces = (faceCascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.1,
    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), (0, 255, 0), 2)

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

https://www.youtube.com/watch?v=IiMIKKOfjqE

https://realpython.com/blog/python/face-recognition-with-python/

【问题讨论】：

出现错误，看来您使用的是 OpenCV 3.x，而不是 OpenCV 2.x。在 python 解释器中，发出命令cv2.__version__ 进行验证。

【参考方案1】：

最新的 openCV 不再允许导入旧的 cv 模块。此外，常量的命名约定通常会取消前导的“CV_...”，并且一些/许多名称已经有所改变。我认为您遇到了这两个问题。

具体来说，您报告的错误与代码中的此表达式有关：cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE。此表达式试图在您导入的 cv2 包的 cv 子模块中查找命名常量 CV_HAAR_SCALE_IMAGE。但是很可惜，已经没有 cv2.cv 了。

在 openCV 3 中，我相信这个常量现在引用如下：cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE

另外，您可能会发现this link 很有用。它指向 OpenCV 源代码中的 facedetect.py 示例脚本。您可以在此示例中看到新常量名称的用法，您还可以检查它是否有来自旧源/教程的其他更改。

【参考方案2】：

这是使用 OpenCV3 进入 jupyter notebook 的更新代码：

[]
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 

[]
# Get user supplied values
imagePath = "abba.png"
cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml"

[]
# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

[]
# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

[]
# Read the image
image = cv2.imread(imagePath)

[]
plt.imshow(image)
plt.show()

[]
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

[]
# Detect faces in the image
faces = faceCascade.detectMultiScale(
   gray,
   scaleFactor=1.1,
   minNeighbors=5,
   minSize=(30, 30),
   flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE #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), (0, 255, 0), 2)

[]
plt.imshow(image)
plt.show()

【讨论】：

这是@svohara 的回答。

对不起，我收到如下错误：OpenCV(3.4.4) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1698: error: (-215 :Assertion failed) !empty() in function 'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale'。

【参考方案3】：

似乎没有下载haarcascades。

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

下载上述链接中可用的 haarcascades，应该适用于 Open CV 4.2.0

请阅读xml中提到的许可协议

【讨论】：

欢迎来到 SO！当你要回答一个已经有公认答案的老问题（这个问题差不多 5 年了）时（这里就是这种情况），请问问自己：我真的有实质性的改进吗？如果没有，请考虑不要回答。

【参考方案4】：

这段代码对我来说运行良好，我正在使用 opencv3 库，请尝试一下

import cv2
import sys
 # Get user supplied values
imagePath = sys.argv[1]
cascPath = sys.argv[2]
# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
# Read the image
image = cv2.imread(imagePath)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Detect faces in the image
faces = faceCascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.1,
    minNeighbors=5,
    minSize=(30, 30),
    flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)

# Draw a rectangle around the faces
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Faces found", image)
cv2.waitKey(0)

【参考方案5】：

这段代码很适合我：

import cv2

imagePath = (
"path to image")
cascPath = ("..\haarcascade_frontalface_default.xml")

# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
# Read the image
image = cv2.imread(imagePath)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Detect faces in the image
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.1,
minNeighbors=5,
minSize=(30, 30),
# flags = cv2.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), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Faces found", image)
cv2.waitKey(0)