Python调用OpenCV实现人脸识别,供大家参考,具体内容如下
<强>硬件环境:
Win10 64位
<>强软件环境:
Python版本:2.7.3
IDE: JetBrains PyCharm 2016.3.2
Python库:
1.1) opencv-python (3.2.0.6)
<>强搭建过程:
OpenCV Python库:
1。PyCharm的插件源中选择opencv-python(3.2.0.6)库安装
Python入门技巧
PS1:如何安装whl文件
1。先安装PIP
2。CMD命令进入D: \ Python27 \脚本里面后再执行PIP命令安装如果提示“皮普”不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件:
①将python安装目录下的脚本目录(例如D: \ Python27 \脚本)添加到系统环境变量路径里,注意前加分号。再执行该命令
②在cmd下进入到D: \ Python27 \脚本目录下执行该命令
3。把文件最好放在\脚本文件夹里面再pip安装xxxx。whl
4。注意whl文件名不能改必须一模一样和原名
PS2:到哪找.whl文件?
相关代码:
进口cv2
进口numpy np
cv2.namedWindow(“测试”)#创建一个窗口
帽=cv2.VideoCapture(0) #打开相机
成功,?cap.read() #读取一帧
打印(“相机打开操作是:“成功);
颜色=(255,0,0)#配置的颜色
classfier=cv2.CascadeClassifier(“资源\ haarcascade_frontalface_alt.xml”)
#确保这个xml文件与py文件相同的目录中
#否则改变它绝对目录。这个xml文件可以在D: \我
下载文件\ \ opencv \ \ data \ haarcascades来源
虽然成功:
成功,?cap.read ()
大?框架。形状:2 #
形象=np。0(大小、dtype=np.float16) #
形象=cv2。cvtColor(框架、cv2.COLOR_BGR2GRAY) #
cv2。equalizeHist(图像,图像)#
#下面三行配置最小的图像大小
除数=8
h, w=大小
minSize=((int) (w/因子),(int) (h/除数))
faceRects=classfier.detectMultiScale(图片,1.2,2,cv2。CASCADE_SCALE_IMAGE minSize) #脸检测
如果len (faceRects)比;0:#如果面对数组长度比;0
在faceRects faceRect: #每绘制矩形的脸
xf、yf、wf、高频=faceRect
int x=((浮动)(xf))
int y=((浮动)(yf))
w=int((浮动)(wf))
h=int((浮动)(高频))
cv2。矩形(帧(x, y), (x + w, y + h),颜色)
cv2。圆(框架,((int) (x + 1.2 * w/4) (int) (y + h/3)),最小值((int) (w/8), (int) (h/8)), (255, 0, 0))
cv2。圆(框架,((int) (x + 2.8 * w/4) (int) (y + h/3)),最小值((int) (w/8), (int) (h/8)), (255, 0, 0))
# cv2。矩形(框架,((int) (x + 3 * w/8, (int) (y + 3 * h/4))), ((int) (x + 5 * w/8), (int) (y + 7 * h/8)), (255, 0, 0))
cv2。imshow(“测试”,帧)#显示图像
关键=cv2.waitKey (10)
c=科(关键,255)
如果c(“问”,“问”,科(27):
打破
cv2.destroyWindow(“测试”)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
