Python OpenCV利用筆記本攝像頭實現(xiàn)人臉檢測

更新時間：2020年08月20日 09:10:23 作者：YukinoSiro

這篇文章主要為大家詳細介紹了Python OpenCV利用筆記本攝像頭實現(xiàn)人臉檢測，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了Python OpenCV利用筆記本攝像頭實現(xiàn)人臉檢測的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1.安裝opencv

首先參考其他文章安裝pip。

之后以管理員身份運行命令提示符，輸入以下代碼安裝opencv

pip install --user opencv-python

可以使用以下代碼測試安裝是否成功

#導(dǎo)入opencv模塊
import cv2
#捕捉幀，筆記本攝像頭設(shè)置為0即可
capture = cv2.VideoCapture(0)
#循環(huán)顯示幀
while(True):
 ret, frame = capture.read()
 #顯示窗口第一個參數(shù)是窗口名，第二個參數(shù)是內(nèi)容
 cv2.imshow('frame', frame)
 if cv2.waitKey(1) == ord('q'):#按Q退出
 break

2.實現(xiàn)簡單的人臉識別

在win10及python3.6.6環(huán)境下代碼如下

import cv2
import numpy as np
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_eye.xml")
cap=cv2.VideoCapture(0)
 
while True:
 ret,img=cap.read()
 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,5)
 if len(faces)>0:
 for faceRect in faces:
 x,y,w,h = faceRect
 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
 roi_gray = gray[y:y+h//2,x:x+w]
 roi_color = img[y:y+h//2,x:x+w]
 eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.1,1,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(2,2))
 for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
 cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
 cv2.imshow("img",img)
 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
 break

注意數(shù)據(jù)集haarcascade_frontalface_default.xml，haarcascade_eye.xml一定要采用絕對路徑，否則容易出錯，具體的位置可以用搜索得到。

結(jié)果如下

Ubuntu下的opencv安裝方法與win10類似，先安裝pip，再在終端中輸入下面代碼安裝即可，這樣安裝的是python2的版本

pip install --user opencv-python

若要安裝python3的版本，請先安裝pip3，然后在終端輸入以下代碼：

pip3 install --user opencv-python

另外如果是用虛擬機運行的Ubuntu的話，是直接驅(qū)動筆記本的攝像頭的，如果用的是VirtualBox虛擬機則可以在官網(wǎng)下載擴展包安裝即可。

Ubuntu下實現(xiàn)人臉識別的代碼與win10類似，只是需要注意數(shù)據(jù)集的絕對路徑，可以根據(jù)以下代碼來查詢：

sudo find / -iname "*haarcascade_frontalface_default.xml*"

兩個數(shù)據(jù)集是在同一個文件夾下的，最后我的代碼如下

import cv2
import numpy as np
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("/home/yukino/.local/lib/python2.7/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("/home/yukino/.local/lib/python2.7/site-packages/cv2/data/haarcascade_eye.xml")
cap=cv2.VideoCapture(0)
 
while True:
 ret,img=cap.read()
 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,5)
 if len(faces)>0:
 for faceRect in faces:
 x,y,w,h = faceRect
 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
 roi_gray = gray[y:y+h//2,x:x+w]
 roi_color = img[y:y+h//2,x:x+w]
 eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.1,1,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(2,2))
 for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
 cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
 cv2.imshow("img",img)
 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
 break

最后運行結(jié)果如下：