Python实现人脸识别
案例分析
概述
Python在人脸识别方面功能很强大，程序语言简单高效，下面编程实现一下如何实现人脸识别。分别给出实现代码，作为学习和技术交流。
Python基础环境准备
参见：https://blog.csdn.net/yan_dk/article/details/89528463
案例实现
打开显示图片
import cv2 #opencv库#读取图片image=cv2.imread('imgs/face_exam1.jpg')#显示图片窗口cv2.imshow('faces',image)#窗口暂停cv2.waitKey(0)#销毁窗口资源cv2.destoryAllWindows()
运行效果图
识别图片上的人脸
import cv2 #opencv库#读取图片image=cv2.imread('imgs/face_exam0.jpg')#加载人脸模型库face_model=cv2.CascadeClassifier('plugins/opencv/haarcascade_frontalcatface.xml')#图片进行灰度处理gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)#人脸检测faces = face_model.detectMultiScale(gray)#标记人脸for (x,y,w,h) in faces:#1.原始图片；2坐标点；3.矩形宽高 4.颜色值(RGB)；5.线框cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)#显示图片窗口cv2.imshow('faces',image)#窗口暂停cv2.waitKey(0)#销毁窗口cv2.destroyAllWindows()
运行效果图
视频中的人脸识别
#加载人脸模型库face_model=cv2.CascadeClassifier('plugins/opencv/facemodel.xml')#打开摄像头capcure=cv2.VideoCapture(0)#获取摄像头实时画面while True:# 读取摄像头当前这一帧的画面 ret:True fase image:当前这一帧画面ret,image = capcure.read()# 图片灰度处理gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 检查人脸faces=face_model.detectMultiScale(gray,1.1,3,0,(20.20))#标记人脸for (x,y,w,h) in faces:#矩形标记cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)#显示图片cv2.imshow("faces in video",image)#暂停窗口if cv2.waitKey(5) & 0xFF ==ord('q'):break#释放资源capcure.release()#销毁窗口cv2.destroyAllWindows()
运行效果图
问题记录
问题：报错(-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’
解决：参考：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/86213617
持续完善，待续…
约定不等于承诺〃
爱被打了一巴掌
Bertha 。
小灰灰
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