树莓派4B-简单的人脸检测

整了一天，终于把树莓派的网络，软件这些整好了，不容易，现在来写写代码试试。

1.获取摄像头数据

我的摄像头是和买树莓派时一起买的，官方原装摄像头。相关驱动应该在厂家提供的版本中就是直接装好了，没费啥力，摄像头就能直接使用。直接使用opencv获取图像数据。代码如下：

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opencamera.py

import cv2

def main():
    #print("OpenCV Version:{}".format(cv2.__version__))
    # 0: use CSI camera,1：use USB camera
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    if(not cap.isOpened()):
        print("can't open this camera")

    while(True):
        ret, FrameImage = cap.read()
        if ret == True:
            cv2.imshow('Camera Capture',FrameImage)
            #Press Q to quit
            if (cv2.waitKey(1)) == ord('q'):
                cap.release()
                break
        else:
            break

main();

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以上代码主要测试摄像头是否能够正常工作

2.摄像头正常工作了之后，拷贝个检测人脸的代码试试，学习阶段，原理还没搞清楚

上代码：

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faceDetect.py
import cv2
import os
import time

def main():
    print("OpenCV Version:{}".format(cv2.__version__))
    # 0: use CSI camera,1：use USB camera
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    if(not cap.isOpened()):
        print("can't open this camera")
    # Center coordinates
    cx = 160
    cy = 120
    os.system( "echo 0=150 > /dev/servoblaster" )
    os.system( "echo 1=150 > /dev/servoblaster" )
    xdeg = 150
    ydeg = 150
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier( '/home/pi//Documents/python_PRJ/Hello_Pi/lbpcascade_frontalface_improved.xml' )
    fps = 0
    t_start = time.time()
    while(True):
        ret, image = cap.read()
        if ret == True:
            # change to gray image
            GrayImage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            faces = face_cascade.detectMultiScale( GrayImage )
            #print "Found " + str( len( faces ) )+" face(s)"
            # Draw a rectangle around every face and move the motor towards the face
            for ( x, y, w, h ) in faces:
                cv2.rectangle( image, ( x, y ), ( x + w, y + h ), ( 100, 255, 100 ), 2)
                cv2.putText( image, "Face No." + str( len( faces ) ), ( x, y ), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, ( 0, 0, 255 ), 2 )
                tx = x + w/2
                ty = y + h/2
                if  ( cx - tx > 10 and xdeg <= 190 ):
                    xdeg += 3
                    os.system( "echo 0=" + str( xdeg ) + " > /dev/servoblaster" )
                elif ( cx - tx < -10 and xdeg >= 110 ):
                    xdeg -= 3
                    os.system( "echo 0=" + str( xdeg ) + " > /dev/servoblaster" )
                if  ( cy - ty > 10 and ydeg >= 110 ):
                    ydeg -= 3
                    os.system( "echo 1=" + str( ydeg ) + " > /dev/servoblaster" )
                elif ( cy - ty < -10 and ydeg <= 190 ):
                    ydeg += 3
                    os.system( "echo 1=" + str( ydeg ) + " > /dev/servoblaster" )
            # Calculate and show the FPS
            fps = fps + 1
            sfps = fps / ( time.time() - t_start )
            cv2.putText( image, "FPS : " + str( int( sfps ) ), ( 10, 10 ), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, ( 0, 0, 255 ), 2 )
            # Show the frame
            cv2.imshow( "Frame", image )
            cv2.waitKey( 1 )
            if (cv2.waitKey(1)) == ord('q'):
                cap.release()
                break
        else:
            break
main();

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以上代码也是在网上搜索后稍微修改得到，就是用opencv获取图像后进行人脸的检测。lbpcascade_frontalface_improved.xml文件可能测试的时候会用到,https://download.csdn.net/download/qq_41185868/10327829 这个链接下载的。

上张图看下，比较害羞，还是马赛克一下。

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