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实现思路#xff1a;
调用电脑的摄像头#xff0c;把摄像的信息逐帧分解成图片#xff0c;基于图片检测标识出人脸的位置#x…视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版二》
实现思路
调用电脑的摄像头把摄像的信息逐帧分解成图片基于图片检测标识出人脸的位置把处理的图片逐帧绘制给用户用户看到的效果就是视频的人脸检测。
效果预览实现步骤
使用OpenCV调用摄像头并展示
获取摄像头
cap cv2.VideoCapture(0)参数0表示获取第一个摄像头。
显示摄像头 逐帧显示代码如下
while (1): ret, img cap.read()cv2.imshow(Image, img)if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q):break
cap.release() # 释放摄像头
cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源cv2.waitKey(1) 0xFF使用了“”位元算法含义是获取用户输入的最后一个字符的ASCII码如果输入的是“q”则跳出循环。
视频的人脸识别
这个时候用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版二》 把人脸识别的代码封装成方法代码如下
def discern(img):gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cap cv2.CascadeClassifier(C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml)faceRects cap.detectMultiScale(gray, scaleFactor1.2, minNeighbors3, minSize(50, 50))if len(faceRects):for faceRect in faceRects:x, y, w, h faceRectcv2.rectangle(img, (x, y), (x h, y w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸cv2.imshow(Image, img)再循环摄像头帧图片的时候调用图片识别方法即可代码如下
# 获取摄像头0表示第一个摄像头
cap cv2.VideoCapture(0)
while (1): # 逐帧显示ret, img cap.read()# cv2.imshow(Image, img)discern(img)if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q):break
cap.release() # 释放摄像头
cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源完整的代码如下
# -*- coding:utf-8 -*-
# OpenCV版本的视频检测
import cv2# 图片识别方法封装
def discern(img):gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cap cv2.CascadeClassifier(C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml)faceRects cap.detectMultiScale(gray, scaleFactor1.2, minNeighbors3, minSize(50, 50))if len(faceRects):for faceRect in faceRects:x, y, w, h faceRectcv2.rectangle(img, (x, y), (x h, y w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸cv2.imshow(Image, img)# 获取摄像头0表示第一个摄像头
cap cv2.VideoCapture(0)
while (1): # 逐帧显示ret, img cap.read()# cv2.imshow(Image, img)discern(img)if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q):break
cap.release() # 释放摄像头
cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源往期目录
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