Python-OpenCv-人脸识别

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文章目录

• 前言
• 一、准备工作
• 二、打开摄像头
• 三、进行人脸识别

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前言

用OpenCv实现人脸识别

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

案列：© Fu Xianjun. All Rights Reserved.

一、准备工作

face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
cap = cv2.VideoCapture(0)
w,h = cap.get(3),cap.get(4)
#去噪
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=50,varThreshold=100,detectShadows=False)

二、打开摄像头

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)  #打开1个摄像头
while(cap.isOpened()):
    ret,frame = cap.read()
    cv2.imshow("frame",frame)
    if cv2.waitKey(30) == ord("q"):
        break  #按q退出
cap.release()  #释放摄像头的资源
cv2.destroyAllWindows()

3.人脸识别

gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #变为灰度图
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,2.1,5,0) #把灰度图片传给haar进行灰度处理，返回值
人脸左上角坐标，宽度和高度

#2.1为缩放比例，默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10% 
#5为构成检测目标的相邻矩形的最小个数
#0为flag，表示使用表认知，会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域

for (x,y,w,h) in faces:
	face = cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3) #画框

#(x,y)是框左上角位置
#(x+w,y+h)是框右下角位置
#(0,0,255)是颜色，根据bgr

cv2.imshow("frame",frame)
    if cv2.waitKey(30) == ord("q"):
        break #按q退出
cap.release() #释放摄像头的资源
cv2.destroyAllWindows()