opencv-python——调用python库通过电脑摄像头实现人脸识别

1.利用opencv打开摄像头

import cv2
# 1.打开摄像头，读取摄像头拍摄到的角度
vedio_capter = cv2.VideoCapture(0)
# 2.循环不停的获取摄像头的画面，并做进一步的处理
while True:
    # 2.1获取摄像头拍摄到的画面，并做进一步的处理
    ret, frame = vedio_capter.read() # ret是指是否返回画面true和false，frame是指读取到的视频的帧
    #  2.2 通过opencv把拍摄到的画面展示出来
    cv2.imshow('Vedio', frame)
    #  2.3 按q退出while循环，即退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capter.realease()

2.调用摄像头实现人脸识别

import os
import cv2
import face_recognition
'''
#人脸数据库
face_databases_dir = 'face_databases'
user_names = [] #存放用户姓名
user_faces_encodings = [] #存放用户脸部特征向量（一一对应）

files = os.listdir('face_databases')

for file_name in files:

'''
# 1.打开摄像头，读取摄像头拍摄到的角度
vedio_capter = cv2.VideoCapture(0)
# 2.循环不停的获取摄像头的画面，并做进一步的处理
while True:
    # 2.1获取摄像头拍摄到的画面，并做进一步的处理
    ret, frame = vedio_capter.read() # ret是指是否返回画面true和false，
    # 2.2从拍摄到的画面提取出人的脸部所在的区域
    face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
    # 2.3 循环比那里人的脸部所在的区域并画框
    for top, right, bottom, left in face_locations:
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0,255,0), 2)
    # 2.4 通过opencv把拍摄到的并花了框的画面展示出来
    cv2.imshow('Vedio', frame)
    # 2.5 按q退出while循环，即退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capter.realease()

运行结果：

图像识别位置信息

face_locations是一个列表，存储了图像的位置坐标信息：

图像位置：
返回坐标为：左上角坐标和右下角坐标

函数讲解

按键函数——cv2.waitkey()

cv2.waitkey(delay)

• 功能：等待键盘＇key＇键的输入
• 参数：delay表示延时多少秒切换到下一帧图像
• 返回值：键盘输入的字符串对应的ASCII码

代码示例：

cv2.waitKey(1) == ord(‘Key’)

• 表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言
  　　　 0：只显示当前帧图像，相当于视频暂停
  　　　 key：要输入键盘的键

waitKey()–这个函数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发;如果用户没有按下 键,则接续等待(循环)
1.2 如下所示: while(1){ if(waitKey(100)==27)break; } 在这个程序中,我们告诉OpenCv等待用户触发事件,等待时间为100ms，如果在这个时间段内, 用户按下ESC(ASCII码为27),则跳出循环,否则,则继续循环
1.3 如果设置waitKey(0),则表示程序会无限制的等待用户的按键事件

视频流获取——cv2.VideoCapture().read()

ret, frame = cv2.VideoCapture(0).read()

• 功能：读取一帧的图片。
• 参数：vedio对应的编号，一般都是0
• 返回值ret：bool值
  True：读取到图片；
  False：没有读取到图片。
• 返回值frame：当前帧的图片。

代码示例：

vedio_capter = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = vedio_capter.read() 

• ret：是指这一帧是否有接收到画面
• frame：这一帧的图片

参考文章：

• waitKey()函数详解