Python案例之视频人脸检测识别

今天给大家分享简单的图片人脸识别技术，其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道

门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。

案例展示

这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，通过读取一段视频来识别其中的人脸。

代码实现：

Python学习交流Q群：906715085###
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = "小柒"
__blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/"
import cv2
import os



def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):
    cv2.namedWindow(window_name)

    
    cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)

   
    classfier = cv2.CascadeClassifier(os.getcwd()+"\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt.xml")

    
    color = (0, 255, 0)

    num = 0
    while cap.isOpened():
        ok, frame = cap.read() 
        if not ok:
            break

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

       
        faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
        if len(faceRects) > 0: 
            for faceRect in faceRects:  
                x, y, w, h = faceRect

               
                img_name = "%s/%d.jpg" % (path_name, num)
                # print(img_name)
                image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
                cv2.imwrite(img_name, image, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])

                num += 1
                if num > (catch_pic_num):  
                    break

               
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)

               
                font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
                cv2.putText(frame, 'num:%d/100' % (num), (x + 30, y + 30), font, 1, (255, 0, 255), 4)

                
        if num > (catch_pic_num): break

        # 显示图像
        cv2.imshow(window_name, frame)
        c = cv2.waitKey(10)
        if c & 0xFF == ord('q'):
            break

            
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
   
    CatchPICFromVideo("get face", os.getcwd()+"\\video\\kelake.mp4", 100, "E:\\VideoCapture")

动图有点花，讲究着看吧：

如果是捕捉摄像头，只需要改变以下代码即可：

# 如果获取摄像头，参数修改为 0 即可
cap = cv2.VideoCapture(0)

最后

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