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

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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()