# -*- 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。