picamera with python with opencv cv2.cvtColor error scn == 3

Question

我正在使用raspberry pi camera和python与opencv.相机不工作吗？ 下面是我的代码片段：

import cv2
import numpy as np
import picamera 
face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
cap=cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, img=cap.read()
gray= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces= face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x,y),(x+w, y+h), (255,0,0), 2)
roi_gray= gray[y:y+h ,x:x+w]
roi_color= imb[y:y+h ,x:x+w]
eyes= eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
for(ex, ey, ew, eh) in eyes:
cv2.recangle(roi_color, (ex,ey), (ex+ew,ey+eh), (0,255,0),2)
cv2.imshow('img',img)
k=cv2.waitKey(30)  &0xff
if k==27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

它返回：

Traceback (most recent call last):
File "/home/pi/face eye detect.py", line 12, in <module>
gray= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
error: /build/opencv-U1UwfN/opencv-2.4.9.1+dfsg1/modules/imgproc/src/color.cpp:3737: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

Answer 1

您可以先检查返回的帧是否为空(可能需要一点时间才能打开相机并发送完整的有效帧？

if img is not None

例如

import cv2
import numpy as np
import picamera 
face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
cap=cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, img=cap.read()
if img is not None:
gray= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces= face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x,y),(x+w, y+h), (255,0,0), 2)
roi_gray= gray[y:y+h ,x:x+w]
roi_color= imb[y:y+h ,x:x+w]
eyes= eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
for(ex, ey, ew, eh) in eyes:
cv2.recangle(roi_color, (ex,ey), (ex+ew,ey+eh), (0,255,0),2)
cv2.imshow('img',img)
else:
print 'empty camera frame, skipping processing'
k=cv2.waitKey(30)  &0xff
if k==27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

值得一看的是Adrian的PiCamera OpenCV教程。 请记住，您可以使用 picamera 模块将相机设置为以 YUV 格式而不是 RGB 检索图像。原因是您可以简单地直接检索Y通道(亮度(，而不必从RGB转换为灰度(节省处理能力以获得更好的东西(。

此外，如果准确性不是关键，但速度很重要，您可能需要研究 LBP 级联而不是 HAAR 级联。

这些只是一些提示，首先从最适合您的内容开始，然后再构建在上面。