Python 使用opencv进行人脸识别时出现属性错误

我在youtube上找到了一个简单的人脸识别程序，通过编写这个程序来教自己如何使用openCV。我已经安装了

opencvversion2

以及

numpy1.8.0

。我正在使用

python2.7

我在下面的视频和文章链接中复制了这段代码，但我不断地出错

AttributeError:“模块”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)

---

最新的openCV不再允许导入传统的

cv

模块。此外，常量的命名惯例通常会删除前导的“CV_u…”，并且一些/许多名称已经有所更改。我认为你遇到了这两个问题

具体来说，您报告的错误与代码中的表达式有关：

cv2.cv.cv\u HAAR\u SCALE\u IMAGE

。此表达式试图在导入的

cv2

包的

CV

子模块中查找命名常量

CV\u HAAR\u SCALE\u IMAGE

。但是，唉，现在已经没有cv2.cv了

在openCV 3中，我相信这个常量现在被引用如下：

cv2.CASCADE\u SCALE\u IMAGE

---

此外，您可能会发现它很有用。它是指向OpenCV源代码中的facedetect.py示例脚本的。在本例中，您可以看到新常量名称的用法，也可以查看旧源/教程中的其他更改。

以下是使用OpenCV3的jupyter notebook中的更新代码：

[]
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()

---

似乎没有下载haarcascades

下载上述链接中提供的haarcascades，应适用于Open CV 4.2.0

---

请阅读xml中提到的许可协议

此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)

---

这段代码对我很有用：

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)

---

由于出现错误，看起来您使用的是OpenCV 3.x，而不是OpenCV 2.x。在python解释器中，发出命令

cv2.\uuu version\uuuu

进行验证。这是@svohara的答案。对不起，我得到的错误如下：OpenCV（3.4.4）C:\projects\OpenCV python\OpenCV\modules\objdetect\src\cascadedetest.cpp:1698:错误：（-215：断言失败）！函数“cv:：CascadeClassifier:：detectMultiScale”中为空（）。欢迎使用SO！当你要回答一个已经有公认答案的老问题（这个问题已经有将近5年了）时（这里就是这种情况），请问自己：我真的有实质性的改进吗？如果没有，考虑不要回答。