python openCV调用摄像头进行人脸识别
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: 4.1.0
haar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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