前言

作者这几天开始学的OpenCV，看着官方文档做的Demo发现遇到了错误提示如下：

error: (-215:Assertion failed) !empty() in function ‘cv::CascadeClassifier::detectMultiScale’

在PyCharm中的截图

错误报告复制

Traceback (most recent call last):
File “E:/aaaa/aaaaddd/表情识别.py”, line 32, in
faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)
cv2.error: OpenCV(3.4.5) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1698: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function ‘cv::CascadeClassifier::detectMultiScale’
[ WARN:0] terminating async callback

进程已结束,退出代码1

注：下文将开始写作者 ~~一步步解决错误的方法~~ （fei hua），如果读者想立即解决，可直接跳转到第四部分，参考改为读者本来的路径即可

1. 错误的原因

产生错误的原来代码

# 导入摄像头包
import cv2

import numpy as np

# 载入人脸检测器，眼睛检测器，微笑检测器
# 产生错误的代码源头！！！！！！！！！！！！！！！！！
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_files/haarcascade_frontalface_default.xml')
# face_cascade = cv2.CascadeClassifier(pathf)

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(pathe)

smile_cascade = cv2.CascadeClassifier(paths)

# 获取摄像头
# 如果有多个摄像头会可以将0换成1，2，3
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环
while (True):
    # 获取摄像头拍摄到的画面
    ret, frame = cap.read()
    
    # ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)	#在这一段代码产生了错误
    # ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
    
    img = frame

出现 error: (-215:Assertion failed) !empty() in function ‘cv::CascadeClassifier::detectMultiScale’ 的主要原因是我们的代码没能够正确找到正确的调用脸部分类器，换句话说，就是没有找到正确的文件路径

~~笔者胡乱输入一个不存在的文件路径也会有这个错误，故进一步验证了我的想法 : )~~

也就是说只要我们调用路径正确就可以正常运行了，所以我们主要考虑的是更改导入检测包的代码段，也就是

# 载入人脸检测器，眼睛检测器，微笑检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_files/haarcascade_frontalface_default.xml')

2. 尝试的方法

几个引入错误的写法（作者的配置是win10，pycharm+anaconda+python3.6的环境，作者配置不成功并不代表各位xdm配置不成功，仅供参考

官方文档原生写法

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_files/haarcascade_frontalface_default.xml')

单斜杠的写法

face_cascade=cv2.CascadeClassifier('D:/opencv/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

加上.load的写法

face_cascade.load('D:/opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

试了这几种方法，都是报一样的错，说明路径引用还是不对

3. 查找路径

首先我们要找到那个分类器所在的路径，我们可以在Cmd中直接输入

pip show opencv-python

来查找显示OpenCV的安装路径

需要注意的是，我这里使用anaconda安装的OpenCV的路径不是跟原来的安装包放在一起的，需要在anaconda上使用另外的方式查看，需要找到cv为文件名的目录包，下面是那个包的位置目录

这个是文件目录，对应里面就是我们要引用的包了

4. 最终的解决方法

将索引改为：电脑绝对路径 + 双斜杠 \ \

对应代码为：

pathf = 'E:\\EnvironmentsA\\cv\\opencv_python-3.4.5.20-cp36-cp36m-win_amd64\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml'

# 载入人脸检测器，眼睛检测器，微笑检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(pathf)

那么在下面调用的时候就不会有错了

 # 获取摄像头拍摄到的画面
    ret, frame = cap.read()
    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)
    img = frame

5.测试源代码

最后附上测试用的源代码

# -*- coding:utf-8 -8-
"""
Author: FeverTwice
Date: 2021--08--28
"""

# 导入摄像头包
import cv2

import numpy as np

pathf = 'E:\\EnvironmentsA\\cv\\opencv_python-3.4.5.20-cp36-cp36m-win_amd64\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml'
pathe = 'E:\\EnvironmentsA\\cv\\opencv_python-3.4.5.20-cp36-cp36m-win_amd64\\cv2\\data\\haarcascade_eye.xml'
paths = 'E:\\EnvironmentsA\\cv\\opencv_python-3.4.5.20-cp36-cp36m-win_amd64\\cv2\\data\\haarcascade_smile.xml'

# 载入人脸检测器，眼睛检测器，微笑检测器
# face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_files/haarcascade_frontalface_default.xml')
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(pathf)

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(pathe)

smile_cascade = cv2.CascadeClassifier(paths)

# 获取摄像头
# 如果有多个摄像头会可以将0换成1，2，3
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环
while (True):
    # 获取摄像头拍摄到的画面
    ret, frame = cap.read()
    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)
    img = frame

    for (x, y, w, h) in faces:
        # 画出人脸，蓝色，画笔宽度
        img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

        # 画出人脸区域，在人脸区域进行人眼检测，节省计算资源
        face_area = img[y:y + h, x:x + w]

        ## 人眼检测
        # 用人眼级联分类器引擎在人脸区域进行识别，返回的eyes即为眼睛坐标
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.3, 10)

        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
            # 画出人眼眶，绿色，宽度为1
            cv2.rectangle(face_area, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 255, 0), 1)

        ## 笑脸检测
        #  用微笑级联分类器引擎在区域进行人眼识别返回的即为眼睛坐标
        smiles = smile_cascade.detectMultiScale(face_area, scaleFactor=1.16, minNeighbors=65, minSize=(25, 25),
                                                flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

        for (ex, ey, ew, eh) in smiles:
            # 画出微笑框，颜色为红色，画笔宽度为1
            cv2.rectangle(face_area, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 0, 255), 1)
            cv2.putText(img, 'Smile', (x, y - 7), 3, 1.2, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)

    # 显示试试效果画面
    cv2.imshow('frame2', img)

    # 没5ms监听一次键盘动作
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 关闭摄像头
cap.release()
# 关闭图像窗口
cv2.destroyAllWindows()