python3.6.3+opencv3.3.0学习笔记八--本地视频人脸识别后另存

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步骤

1. 载入cv2
2. 读取本地视频
3. 读取第一帧图像
4. 设置储存信息
5. 设置人脸识别信息
6. 对一帧图像进行处理
7. 保存第一帧图像
8. 读入第二帧图像
9. 循环上述步骤
10. 输入‘q’退出循环
11. 循环结束则清零

程序

import cv2
import numpy as np

cv2.namedWindow("Face_Detect")  #定义一个窗口
img=cv2.imread('c:\\girl.jpg')  #读入图像

cap=cv2.VideoCapture('e://ffoutput/single_man.avi') #捕获本地视频
success,frame=cap.read()    #读入第一帧

classifier=cv2.CascadeClassifier("C:/opencv-3.3.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")
*#定义人脸识别的分类数据集，需要自己查找，在opencv的目录下，参考上面我的路径*

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"DIVX")    #其它的如‘MPEG’，‘MP42’，‘U263’
out = cv2.VideoWriter('c://video.avi',fourcc,20,(856,480))  #size需要和原始视频匹配

while success:#如果读入帧成功
    size=frame.shape[:2]
    image=np.zeros(size,dtype=np.float16)
    image=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.equalizeHist(image,image)
    divisor=20#给定最小的识别系数，太小了虚警过多，太大了会漏掉人脸
    h,w=size
    minSize=(int(w/divisor),int(h/divisor)) #像素一定是整数，或者用w//divisor

    faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)
            #人脸识别

    if len(faceRects)> 0:
        for faceRect in faceRects:
            x,y,w,h=faceRect
            cv2.circle(frame,(x+w//2,y+h//2),min(w//2,h//2),(255,0,0),1)    #圆形轮廓
            cv2.circle(frame,(x+w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),1)  #左眼轮廓
            cv2.circle(frame,(x+3*w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),1)#右眼轮廓
            cv2.circle(frame,(x+w//2,y+2*h//3),min(w//8,h//8),(0,255,0),1)  #鼻子轮廓
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255),2)           #矩形轮廓

    cv2.imshow("Face_Detect",frame)#显示轮廓

    out.write(frame) # 开始保存视频

    success,frame=cap.read()#读入下一帧图像

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):#按下‘q’退出循环
        print('quit\n')
        break

*#视频播放完后自动清零*        
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

示例

2M限制下的GIF画质实在没法看。
原版还是很棒的。