1.img json所对应的img imgid要对的上号
2.json 包含完整的rcnn信息
3.path 产生的图片所要存放的位置
4.示例:
python save_cutimg.py /Users/mac/Downloads/11012.png /Users/mac/Downloads/11012.json ./img/
最后面的/也要带上 保证文件目录的完整性
1.输出以姓名分类的文件夹-包含图片上的所有人脸
2.输出/输入的图片格式保持一致
3.抠图保持原有大小(人脸框 往左右下 扩大了5px)
4.图片的路径及名字 path/name/imgID_name.imgType(home/20180205/201901lm/10001_201901lm.png)
1.Python2.7.X
2.Opencv
3.pip install numpy
1.使用时所传path必须要存在(每次传的path应该不一样,程序不做考虑,给路径就保存)
2.图片上的所有人脸都抠出并保存
3.抠出的人脸可能因为rcnn检测精度问题存在错误
4.程序中18行draw_rect = False是不启用显示画框图片 为True时启用(注意F T为大写) 可以对比测试抠出的人脸是否对应
1.蓝色为行为框 黄色为人脸框
2.红色字体为行为描述 黄色字体为人名 绿色字体为表情描述
3.红色字体紧靠蓝色框的左上角 黄色字体紧靠黄色框的左上角 绿色字体紧靠黄色框的左下角/蓝色框的左下角