Python图像处理，cv2模块，OpenCV实现人脸检测蔡徐坤

前言

利用Python实现OpenCV实现人脸检测，废话不多说~

让我们愉快地开始吧~

开发工具

Python版本： 3.6.4

相关模块：

cv2模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

OpenCV是一个开源、跨平台的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作。

今天就来告诉大家如何通过OpenCV对人脸进行检测

图片检测

看一下图片检测，原图

训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸

具体代码如下

import cv2

# 图片名
filename = 'cxk.png'


def detect(filename):
    # cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    # 读取图片
    img = cv2.imread(filename)
    # 转灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 进行人脸检测
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    # 绘制人脸矩形框
    for (x, y, w, h) in faces:
        img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    # 命名显示窗口
    cv2.namedWindow('people')
    # 显示图片
    cv2.imshow('people', img)
    # 保存图片
    cv2.imwrite('cxks.png', img)
    # 设置显示时间,0表示一直显示
    cv2.waitKey(0)

detect(filename)
复制代码

结果展示

检测视频

视频用的抖音的上的视频

这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子

毕竟训练数据的质量摆在那里，有的时候会出现一些错误

如想提高检测的精度，便需要一个高质量的人脸数据库

具体代码如下

import cv2


def face_rec():
    # 加载视频
    cameraCapture = cv2.VideoCapture('video.mp4')
    # cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    # 读取数据
    success, frame = cameraCapture.read()
    while success and cv2.waitKey(1) == -1:
        # 读取数据
        ret, img = cameraCapture.read()
        # 进行人脸检测
        faces = face_cascade.detectMultiScale(img, 1.3, 5)
        # 绘制矩形框
        for (x, y, w, h) in faces:
            img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
        # 设置显示窗口
        cv2.namedWindow('camera', 0)
        cv2.resizeWindow('camera', 840, 480)
        # 显示处理后的视频
        cv2.imshow('camera', img)
        # 读取数据
        success, frame = cameraCapture.read()
    # 释放视频
    cameraCapture.release()
    # 释放所有窗口
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    face_rec()
复制代码

结果为视频，这里就不展示了大家可以去网上找下视频做测试就会明白~

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