Python基于Opencv的人脸识别

Python实现人脸识别

人脸识别主要需要Opencv这个库，去安装

pip install Opencv-python

1.调用摄像头

# 导入cv模块
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)#调用摄像头

2.找出人脸识别分类器的位置

# 使用OpenCV输入人脸识别分类器的位置
classfier = cv2.CascadeClassifier("D:\programdata/anaconda\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml")

这个位置可能跟你不一样，你去Lib库里找找，注意有的路径要用反斜杠。

人嘴巴和鼻子识别用haarcascade_frontalcatface.xml

笑脸识别用haarcascade_smile.xml

废话不多说上源码

# -*- coding: utf-8 -*-

# 导入cv模块
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)#调用摄像头

# 使用OpenCV输入人脸识别分类器的位置
classfier = cv2.CascadeClassifier("D:\programdata/anaconda\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml")

#人嘴巴和鼻子识别haarcascade_frontalcatface.xml

#笑脸识别haarcascade_smile.xml

while True:
    # capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # our operation on the frame come here
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 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
    faceRects = classfier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
    if len(faceRects) > 1:
        print("有内鬼，终止交易")
    
    if len(faceRects)==1:
        print("欢迎")
    
    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
            cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), (0, 255, 0), 2)
            
    cv2.imshow('face', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('0'):  # 按0键退出
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

还有另一个版本

# -*- coding: utf-8 -*-

# 导入cv模块
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)#调用摄像头

# 使用OpenCV输入人脸识别分类器的位置
classfier = cv2.CascadeClassifier("D:\programdata/anaconda\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml")

#人嘴巴和鼻子识别haarcascade_frontalcatface.xml

#笑脸识别 haarcascade_smile.xml

while True:
    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 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
    faceRects = classfier.detectMultiScale(gray, 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:  # 框出每一张人脸
            x, y, w, h = faceRect
            cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), (0, 255, 0), 2)
            

    cv2.imshow('face', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('0'):  # 按0键退出
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个就没有那么多累赘

拜拜┏(＾0＾)┛