python openCV调用摄像头进行人脸识别 |
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整个过程很简单，因为不是自己训练人脸特征模型，而是使用的官方的Haar分类器（但是这样的话实测识别不是很准确）。 版本信息： python: 3.7 cv2: 4.1.0haar分类器下载 过程可以概括为：1、调用电脑摄像头，并不断读取frame 2、对每一个读取到的frame，进行灰度处理 3、调用官方给出的人脸分类器文件haarcascade_frontalface_default.xml。(安装了openCV库以后可以使用everything工具搜索这个文件所在位置。) 4、设置参数并进行分类 5、使用cv2的矩形绘制工具绘制人脸框 6、显示绘制好框图的frame 7、设置捕获到输入q就退出 8、结束请理操作 虽然列出了这么多点操作步骤，但实际上代码行数很少，只有十来行。 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # Capture frame-by-frame ret, frame = cap.read() # Our operations on the frame come here gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) xmlfile = r'C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml' face_cascade = cv2.CascadeClassifier(xmlfile) faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.15, minNeighbors=5, minSize=(5, 5), ) print("发现{0}个目标!".format(len(faces))) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + w), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("frame", frame) # Display the resulting frame if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # When everything done, release the capture cap.release() cv2.destroyAllWindows() |
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