python3.6.3+opencv3.3.0實(shí)現(xiàn)動態(tài)人臉捕獲
更新時間:2018年05月25日 10:24:24 作者:艾克思工作室
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python3.6.3+opencv3.3.0實(shí)現(xiàn)動態(tài)人臉捕獲,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實(shí)例為大家分享了python實(shí)現(xiàn)動態(tài)人臉捕獲的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下
步驟
- 載入cv2
- 捕獲攝像頭
- 獲取第一幀圖像
- 定義人臉識別信息
- 開始循環(huán)
- 對第一幀圖像進(jìn)行識別
- 標(biāo)示臉部特征和方框
- 顯示幀
- 如果一切正常則讀入下一幀
- 循環(huán)直至捕獲失敗
- 如果鍵入‘q'退出循環(huán)
- 循環(huán)結(jié)束清零
程序
import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("Face_Detect") #定義一個窗口
cap=cv2.VideoCapture(0) #捕獲攝像頭圖像
success,frame=cap.read() #讀入第一幀
classifier=cv2.CascadeClassifier("C:/opencv-3.3.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")
**#定義人臉識別的分類數(shù)據(jù)集,需要自己查找,在opencv的目錄下,參考上面我的路徑**
while success:#如果讀入幀正常
size=frame.shape[:2]
image=np.zeros(size,dtype=np.float16)
image=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.equalizeHist(image,image)
divisor=8
h,w=size
minSize=(int(w/divisor),int(h/divisor)) #像素一定是整數(shù),或者用w//divisor
faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)
#人臉識別
if len(faceRects)> 0:
for faceRect in faceRects:
x,y,w,h=faceRect
cv2.circle(frame,(x+w//2,y+h//2),min(w//2,h//2),(255,0,0),2) #圓形輪廓
cv2.circle(frame,(x+w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #左眼輪廓
cv2.circle(frame,(x+3*w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2)#右眼輪廓
cv2.circle(frame,(x+w//2,y+2*h//3),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #鼻子輪廓
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255),2) #矩形輪廓
cv2.imshow("Face_Detect",frame)
#顯示輪廓
success,frame=cap.read()#如正常則讀入下一幀
c=chr(key&255)
if c in ['q','Q',chr(27)]:#如果鍵入‘q'退出循環(huán)
print('exit'\n)
break#退出循環(huán)
#循環(huán)結(jié)束則清零
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
運(yùn)行后如下:



以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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