python读取摄像头，做人脸识别，并把视频推送到html页面显示

本文的重点内容为opencv+flask+face_recognition

导读

先上开源代码，https://github.com/Kr1s77/flask-video-streaming-recorder  作者通过opencv+flask完成了读取摄像头，并且在HTML页面显示的功能，很多场景都会用到，本文是分享二次开发人脸识别。

环境正常登录

源码的main.py中源码app.run(threaded=True, host="0.0.0.0")，默认了port=5000，端口是可以改变的，如下app.run(threaded=True, host="0.0.0.0",port=5002)

改完之后运行python main.py，打开浏览器访问http://localhost:5002/login 就可以看到登录页面啦！(作者忘了提示这步)

    Username:  admin
    Password:  admin

加入人脸识别功能

本文用开源的face_recognition（如果没有安装就pip install face_recognition）

只需要修改一个文件：controller/utils/camera.py，下面直接给完整代码

import cv2
import threading
import face_recognition

class RecordingThread(threading.Thread):
    def __init__(self, name, camera):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.isRunning = True

        self.cap = camera
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
        self.out = cv2.VideoWriter('./static/video.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))

    def run(self):
        while self.isRunning:
            ret, frame = self.cap.read()
            if ret:
                self.out.write(frame)

        self.out.release()

    def stop(self):
        self.isRunning = False

    def __del__(self):
        self.out.release()


class VideoCamera(object):
    def __init__(self):
        # 打开摄像头， 0代表笔记本内置摄像头
        self.cap = cv2.VideoCapture(0)
        #初始化人脸
        obama_img = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
        self.obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_img)[0]
	     
        self.face_locations = []
        self.face_encodings = []
        self.face_names = []
        self.process_this_frame = True

        # 初始化视频录制环境
        self.is_record = False
        self.out = None

        # 视频录制线程
        self.recordingThread = None

    # 退出程序释放摄像头
    def __del__(self):
        self.cap.release()

    def get_frame(self):
        ret, frame = self.cap.read()
        
        if ret:
            # 将视频帧调整为1/4大小，以加快脸部识别处理
            small_frame = cv2.resize(frame,(0,0),fx=0.25, fy=0.25)
    	      # 将图像从BGR颜色（OpenCV使用的）转换为RGB颜色（face_recognition使用）
            rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
            if self.process_this_frame:
                # 查找当前视频帧中的所有面部和脸部编码
                self.face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame)
                self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations)
                self.face_names = []
                #处理多张人脸的情况
                for self.face_encoding in self.face_encodings:
	                # 查看脸部是否与已知脸部相匹配（S）
	                match = face_recognition.compare_faces([self.obama_face_encoding], self.face_encoding)
	                if match[0]:
	                    name = "obama"
	                else:
	                    name = "unkonwn"
	                self.face_names.append(name)
            self.process_this_frame = not self.process_this_frame
            #对有人脸的图进行处理
            for (top, right, bottom, left), name in zip(self.face_locations, self.face_names):
	            # 自从我们检测到的框架缩放到1/4尺寸后，缩放后面的位置
	            top *= 4
	            right *= 4
	            bottom *= 4
	            left *= 4
	            # 在脸上画一个方框
	            cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255),  2)
	             # 在脸部下面画一个名字
	            cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
	            font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
	            cv2.putText(frame, name, (left+6, bottom-6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)
        	
            # 因为opencv读取的图片并非jpeg格式，因此要用motion JPEG模式需要先将图片转码成jpg格式图片
            ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', frame)

            # 视频录制
            if self.is_record:
                if self.out == None:
                    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
                    self.out = cv2.VideoWriter('./static/video.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))

                ret, frame = self.cap.read()
                if ret:
                    self.out.write(frame)
            else:
                if self.out != None:
                    self.out.release()
                    self.out = None

            return jpeg.tobytes()

        else:
            return None

    def start_record(self):
        self.is_record = True
        self.recordingThread = RecordingThread("Video Recording Thread", self.cap)
        self.recordingThread.start()

    def stop_record(self):
        self.is_record = False

        if self.recordingThread != None:
            self.recordingThread.stop()

obama_img = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")  ，我这里只加了一张奥巴马的图片作为人脸库，这张图片你可以拍一张自己的照片替换，放在目录下就好了，没有照片会报错的。

结尾

加人脸识别的地方，可以改成调用某些平台的AI图片处理API，自行封装哈。