python+opencv实现摄像头实时人脸识别和图片识别

一、实现摄像头实时识别

import cv2
import time

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 调用第一个摄像头
cv2.namedWindow('v')
# 人脸特征分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('C:/ProgramData/Anaconda3/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')
# 循环识别
while True:
    ret, frame = cap.read()
    grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(grey, 1.3, 5)
    # 人脸处理，画矩形图像
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
    # 显示图像以及窗口关闭
    cv2.imshow('人脸识别', frame)
    flag = cv2.waitKey(1)
    if flag == 27:#按下ESC键退出
            break
# 销毁窗口
cv2.destroyAllWindows()

特别提醒：代码中cv2.CascadeClassifier(“xml文件路径”）必须替换成自己电脑上相应文件路径，我刚学习的时候也不知道我的文件路径在哪里，这里把我的解决方法分享给大家。

1.解决方法：

（1）打开python编译环境
（2）输入

import sys
print(sys.path)

(3) 然后我们逐个试一试这几条路径，其实最多试两三次就能找到了。

(4) 找到之后我们复制路径，将代码中的部分路径 进行替换。

二、实现图片识别

#图片检测 - OpenCV版本
import cv2
import time
filepath = "oc.jpg"
# OpenCV人脸识别分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier(
    "C:/ProgramData/Anaconda3/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml")
#记下 程序开始时间
t=time.time()
img = cv2.imread(filepath)  # 读取图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换灰色
color = (0, 255, 0)  # 定义绘制颜色
# 调用识别人脸
faceRects = classifier.detectMultiScale(
    gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
if len(faceRects):  # 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
        # 框出人脸
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)

print('运行时间{}'.format(time.time()-t))
cv2.imshow("image", img)  # 显示图像
cv2.waitKey(0)  #等待按键
#cv2.destroyAllWindows()
time.sleep(5)

代码中的xml文件路径问题解决方法同上。
放上我女神的图片，嘻嘻。