python+opencv实现人脸识别,人脸检测 笔记二（获得人脸模型）

import cv2
import sys

from PIL import Image


def CatchPICFromVideo(window_name, catch_pic_num, path_name):
    cv2.namedWindow(window_name)

    # 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
    # 注意这里要进行修改，改成你自己的视频地址
    cap = cv2.VideoCapture("/home/dong/Videos/dong/4.mp4")

    # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器，我上一篇博客有介绍，怎么找到你分类器的位置
    classfier = cv2.CascadeClassifier("/home/dong/PycharmProjects/untitled/venv/lib/python3.6/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml")

    # 识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式
    color = (0, 255, 0)
    b = 0
    num = 0
    while cap.isOpened():
        ok, frame = cap.read()  # 读取一帧数据
        if not ok:
            break

        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 将当前桢图像转换成灰度图像

        # 人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数，如果识别效果不太好，可以增大minNeighbors
        faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
        if len(faceRects) > 0:  # 大于0则检测到人脸
            for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸
                x, y, w, h = faceRect

                # 将当前帧保存为图片
                img_name = '%s/%d.jpg' % (path_name, num+996)
                image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
                cv2.imwrite(img_name, image)

                num += 1
                if num > (catch_pic_num):  # 如果超过指定最大保存数量退出循环
                    break

                # 画出矩形框
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)

                # 显示当前捕捉到了多少人脸图片了，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着
                font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
                cv2.putText(frame, 'num:%d' % (num), (x + 30, y + 30), font, 1, (255, 0, 255), 4)

                # 超过指定最大保存数量结束程序
        if num > (catch_pic_num): break

        # 显示图像
        cv2.imshow(window_name, frame)
        c = cv2.waitKey(10)
        if c & 0xFF == ord('q'):
            break


if __name__ == '__main__':

  CatchPICFromVideo("截取人脸", int(1000), "/home/dong/PycharmProjects/untitled/人脸识别/data/me/")

我这里只对两个人的人脸进行训练，所以需要两个人的人脸模型，
我的模型如下

分别准备了1200张图片，
有需要模型的私聊我。