资源简介 在库管理那里,安装OpenCV库,NumPy库;文件里面需要有这些文件import cv2import numpy as npfont = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX# 读取图片img = cv2.imread("cat.jpg", cv2.COLOR_BGR2RGB)# 将图片转换成灰度图gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 正脸检测分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalcatface.xml') # 猫脸检测# 加载分类器faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 2)# 绘制方框for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow("face", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()文件里面需要有这些文件import cv2import numpy as npfont = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX# 读取图片img = cv2.imread("lyf.jpg", cv2.COLOR_BGR2RGB)# 将图片转换成灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 正脸检测分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 人脸检测# 加载分类器faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 2)# 绘制方框for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow("face", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()(共19张PPT)第三章第二节 图像检测粤教B版 八年级下信技息术新知导入一天,李鸣正在用手机给家里的小猫拍照,无意中发现在屏幕上显示了“猫”的字样。喜欢探究科学的他又把手机摄像头对准了人物、汽车、餐桌上的美食等,发现手机能把这些物体一一识别出来。李鸣心里想:“手机怎么知道我拍到的是什么物体呢 它是怎么实现的呢 ”李鸣决定探究一下能否用计算机程序来实现物体识别功能,而物体识别需要检测物体是否存在,在哪个位置上,因此李鸣决定先学习图像检测技术和原理。(1)计算机进行图像检测的过程是怎样的 (2)Python中的什么库可以用来检测图像呢 (3) Python如何实现图像检测 思考看看一先了解计算机图像检测的过程,了解OpenCV库和分类器在图像检测中的作用,然后利用OpenCV检测图像中的猫脸,并通过调整“猫脸检测”程序中的参数或代码来调节图像检测的精度和灵敏度。任务任务探究探究新知讲解一、图像检测的过程计算机进行图像检测的过程是先通过计算机视觉获取图像文件,再把图片进行灰度处理,最后再根据灰度图提取出边缘特征值,从而形成计算机所能处理和表达的图像数据。新知讲解二、计算机视觉库的调用在Python中可以借助一些计算机视觉库来进行图像检测,例如 Matlab、Face_recognition、OpenCV等。相比于其他第三方库,OpenCV在使用过程中更为简单易用。以猫脸检测为例,Python在检测图像中的猫脸时使用OpenCV和numpy这两个库文件即可进行图像检测。库名 库的作用OpenCV 图像检测numpy 数据处理1.选择库新知讲解二、计算机视觉库的调用利用OpenCV库进行图像检测,需要构建一个分类器。分类器的作用是根据训练好的数据集,判断被检测图像中的物体与该数据集是否同属一类,如人脸、猫脸、车牌等分类器。OpenCV库的设计者是通过xml文件来实现的,用不同的xml文件来完成相应的检测功能,如果需要检测其他不同的物体,可以使用相应的库来训练出对应的xml文件。2.选择合适的分类器新知讲解二、计算机视觉库的调用2.选择合适的分类器分类器文件名 功能haarcascade_eye.xml 检测眼睛haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 检测眼镜haarcascade_frontalcatface.xml 检测猫脸haarcascade_frontalcatface_extended.xml 检测猫脸(扩展)haarcascade_frontalface_alt.xml 检测人脸(级联)haarcascade_frontalface_alt2.xml 检测人脸(级联)haarcascade_frontalface_alt_tree.xml 检测人脸(级联)haarcascade_frontalface_default.xml 检测人脸(正脸)haarcascade_fullbody.xml 检测人体(全身)新知讲解二、计算机视觉库的调用2.选择合适的分类器分类器文件名 功能haarcascade_lefteye_2splits.xml 检测左眼haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml 检测车牌号码haarcascade_lowerbody.xml 检测下半身haarcascade_profileface.xml 检测侧脸(左侧)haarcascade_righteye_2splits.xml 检测右眼haarcascade_russian_plate_number.xml 检测车牌号码haarcascade_smile.xml 检测笑脸haarcascade_upperbody.xml 检测上半身网上的词云图制作工具质量参差不齐,例如,在某些词云图工具制作的词云图中,有些无意义词语被着重展示了。如果要制作更加准确、可调整的词云图,可以使用Python及其相关的第三方库。Python 制作词云图建立在对原始文本处理的基础上,主要包括以下五个步骤:导人库、导人文本、设置中文分词、根据分词生成词云图、个性化设置。任务任务探究探究请按照如下步骤尝试修改不完整的词云图的程序,生成个性化词云图。新知讲解三、利用计算机视觉库检测图像Python在使用OpenCV库进行猫脸检测时需要遵循一定的流程才能顺利地进行读取图片、处理图像和显示图像等操作。具体流程:导入OpenCV库→加载图片→转换成灰度图→选择分类器→加载分类器→绘制提示框→显示图片流程1.程序流程新知讲解三、利用计算机视觉库检测图像1.程序流程新知讲解三、利用计算机视觉库检测图像2.程序实现将资料包中“猫脸检测.py”文件导入到海龟编辑器中,运行程序(如图3-17所示),检测出“cat.jpg”中的猫脸并用方框进行标识,检测效果如图所示。实践新知讲解三、利用计算机视觉库检测图像2.程序实现新知讲解三、利用计算机视觉库检测图像考考你参数 含义img(x,y)(x+w,y+h)(0,255,0)2请交流分析程序里函数cv2.rectangle( )中各个参数的含义,并填入表中。需要转换的图像矩形左上角的坐标矩形右下角的坐标绿色线条的粗细新知讲解三、利用计算机视觉库检测图像交流修改如图 3-17所示程序中的imread( )、CascadeClassifier( )、detectMultiScale( )、rectangle()等函数中的参数,改变程序对“cat.jpg”文件的检测和显示效果。(1)如何在图像中检测出人脸 (2)哪个分类器可以用来检测人脸 (3)在程序中修改哪些代码可以实现人脸检测 新知讲解人脸识别技术应用于金融支付、身份认证、小区安防、校园等诸多场景,给人们的生活带来不少便利。但与此同时,人脸数据等个人隐私数据信息也存在被过度分析和滥用的风险,数据安全不容忽视。一方面,人们享受了技术带来的便捷高效;另一方面,人脸识别缺少监管的应用也为公民个人信息泄露留下了安全隐患。在日常的信息活动中我们应该增强个人信息保护意识,适当提高我们对人脸识别、指纹识别等身份识别系统的安全性和隐私保护的警惕性。四、人脸识别与安全课堂总结总结第二节 图像检测一、图像检测的过程二、计算机视觉库的调用三、利用计算机视觉库检测图像四、人脸识别与信息安全https://www.21cnjy.com/help/help_extract.php中小学教育资源及组卷应用平台粤教版B信息技术八年级下册教学设计课题 第二节 图像检测 单元 第三单元 学科 信息技术 年级 八学习目标 1. 知识与技能 (1)懂得计算机进行图像检测的过程是怎样的。(2)了解Python中的什么库可以用来检测图像呢(3) 懂得Python如何实现图像检测2.过程与方法: (1)通过编写程序掌握使用OpenCV和numpy库检测图像的过程。 (2)通过使用分类器掌握各种参数和含义。 3. 情感态度与价值观: (1) 激发学生学习计算机程序的热情。 (2) 激发学生对计算机编程项目的创想。重点 OpenCV和numpy库的使用,分类器的使用难点 OpenCV和numpy库的使用,分类器的使用教学过程教学环节 教师活动 学生活动 设计意图导入新课 一天,李鸣正在用手机给家里的小猫拍照,无意中发现在屏幕上显示了“猫”的字样。喜欢探究科学的他又把手机摄像头对准了人物、汽车、餐桌上的美食等,发现手机能把这些物体一一识别出来。李鸣心里想:“手机怎么知道我拍到的是什么物体呢 它是怎么实现的呢 ”李鸣决定探究一下能否用计算机程序来实现物体识别功能,而物体识别需要检测物体是否存在,在哪个位置上,因此李鸣决定先学习图像检测技术和原理。(1)计算机进行图像检测的过程是怎样的 (2)Python中的什么库可以用来检测图像呢 (3) Python如何实现图像检测 学生思考回答 从情境导入,激发学生学习的兴趣,引出问题思考。任务探究 先了解计算机图像检测的过程,了解OpenCV库和分类器在图像检测中的作用,然后利用OpenCV检测图像中的猫脸,并通过调整“猫脸检测”程序中的参数或代码来调节图像检测的精度和灵敏度。 学生动手,思考 以任务作为驱动,让学生有学习的动力。讲授新课 图像检测的过程 计算机进行图像检测的过程是先通过计算机视觉获取图像文件,再把图片进行灰度处理,最后再根据灰度图提取出边缘特征值,从而形成计算机所能处理和表达的图像数据。二、计算机视觉库的调用1.选择库在Python中可以借助一些计算机视觉库来进行图像检测,例如 Matlab、Face_recognition、OpenCV等。相比于其他第三方库,OpenCV在使用过程中更为简单易用。以猫脸检测为例,Python在检测图像中的猫脸时使用OpenCV和numpy这两个库文件即可进行图像检测。2.选择合适的分类器利用OpenCV库进行图像检测,需要构建一个分类器。分类器的作用是根据训练好的数据集,判断被检测图像中的物体与该数据集是否同属一类,如人脸、猫脸、车牌等分类器。OpenCV库的设计者是通过xml文件来实现的,用不同的xml文件来完成相应的检测功能,如果需要检测其他不同的物体,可以使用相应的库来训练出对应的xml文件。三、利用计算机视觉库检测图像1.程序流程 Python在使用OpenCV库进行猫脸检测时需要遵循一定的流程才能顺利地进行读取图片、处理图像和显示图像等操作。具体流程:导入OpenCV库→加载图片→转换成灰度图→选择分类器→加载分类器→绘制提示框→显示图片2.程序实现 将资料包中“猫脸检测.py”文件导入到海龟编辑器中,运行程序(如图3-17所示),检测出“cat.jpg”中的猫脸并用方框进行标识,检测效果如图所示。四、人脸识别与安全人脸识别技术应用于金融支付、身份认证、小区安防、校园等诸多场景,给人们的生活带来不少便利。但与此同时,人脸数据等个人隐私数据信息也存在被过度分析和滥用的风险,数据安全不容忽视。一方面,人们享受了技术带来的便捷高效;另一方面,人脸识别缺少监管的应用也为公民个人信息泄露留下了安全隐患。在日常的信息活动中我们应该增强个人信息保护意识,适当提高我们对人脸识别、指纹识别等身份识别系统的安全性和隐私保护的警惕性。 学生听讲学生思考回答 通过讲授让学生了解本节课的重难点。自主学习 修改如图 3-17所示程序中的imread( )、CascadeClassifier( )、detectMultiScale( )、rectangle()等函数中的参数,改变程序对“cat.jpg”文件的检测和显示效果。 学生讨论完成任务 学生体验到了编程的快乐,更加喜欢编程。课堂小结 第二节 图像检测一、图像检测的过程二、计算机视觉库的调用 三、利用计算机视觉库检测图像四、人脸识别与信息安全板书 第二节 图像检测一、图像检测的过程二、计算机视觉库的调用 三、利用计算机视觉库检测图像四、人脸识别与信息安全21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 (共 2 页)HYPERLINK "http://www.21cnjy.com/" 21世纪教育网(www.21cnjy.com) 展开更多...... 收起↑ 资源列表 代码.docx 猫脸识别运行结果.mp4 粤教版B信息技术八年级下册3.2图像检测.doc 粤教版B信息技术八年级下册3.2图像检测.pptx