检测视频文件中的人脸

# -*- coding: cp936 -*-
import cv2.cv as cv


cv.NamedWindow("W1", cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)#这个窗口播放原视频
cv.NamedWindow("W2", cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)#这个只播放检测出人脸的帧
cv.MoveWindow("W1", 10,10);
cv.MoveWindow("W2", 650,10);

#视频路径
filename = "f://BBTS04E01.rmvb"

#获取视频指针
capture = cv.CaptureFromFile(filename)

#检测人脸函数
def repeat():
 
    #每次从摄像头获取一张图片
    frame = cv.QueryFrame(capture)
    
    image_size = cv.GetSize(frame)#获取图片的大小
    greyscale = cv.CreateImage(image_size, 8, 1)#建立一个相同大小的灰度图像
    cv.CvtColor(frame, greyscale, cv.CV_BGR2GRAY)#将获取的彩色图像，转换成灰度图像
    storage = cv.CreateMemStorage(0)#创建一个内存空间，人脸检测是要利用，具体作用不清楚
     
    cv.EqualizeHist(greyscale, greyscale)#将灰度图像直方图均衡化，貌似可以使灰度图像信息量减少，加快检测速度
    # detect objects
    cascade = cv.Load('haarcascade_frontalface_alt2.xml')#加载Intel公司的训练库

    #检测图片中的人脸，并返回一个包含了人脸信息的对象faces
    faces = cv.HaarDetectObjects(greyscale, cascade, storage, 1.2, 2,
                                     cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,
                                     (50, 50))
    #获得人脸所在位置的数据
    for (x,y,w,h),n in faces:
        cv.Rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),20)#在相应位置标识一个矩形 红色 20宽度
        cv.ShowImage("W2", frame)
    cv.ShowImage("W1", frame)
                
 
#循环检测每一帧的图片知道俺ESC键退出程序
while True:
    repeat()
    c = cv.WaitKey(24)
    if c == 27: break
cv.DestroyAllWindows()

检测视频文件中的人脸，利用了opencv的python接口。分类器采用的是haarcascade_frontalface_alt2.xml，由Intel提供。下载连接：http://download.csdn.net/detail/jkhere/5101935

测试视频是最喜欢的美剧《生活大爆炸》，附两张截图。