介绍 #, - *安康;编码:utf-8 - * -
时间=__author__ “小柒“;
时间=__blog__ “https://blog.52itstyle.vip/"
import cv2
import 操作系统
#,保存好的视频检测人脸并截的图
def CatchPICFromVideo (camera_idx, window_name,还以为,catch_pic_num, path_name):
,cv2.namedWindow (window_name)
,#视频来源=,,cap cv2.VideoCapture (camera_idx)
,#告诉OpenCV使用人脸识别分类器=,,classfier cv2.CascadeClassifier (os.getcwd () +“\ \ haarcascade \ \ haarcascade_frontalface_alt.xml")
,#识别出人脸后要画的边框的颜色,RGB格式,,颜色是一个不可增删的数组
,color =, (0,, 255,, 0)
num =, 0
,while cap.isOpened ():
,好的,frame =, cap.read(), #,读取一帧数据
,if not 好:
,打破=,,grey cv2.cvtColor(框架,,cv2.COLOR_BGR2GRAY), #,将当前桢图像转换成灰度图像
,#人脸检测,1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数=,,faceRects classfier.detectMultiScale(灰色,scaleFactor=1.2, minNeighbors=3,, minSize=(32岁,32))
,if len (faceRects),祝辞,0:,#,大于0则检测到人的脸
for 才能;faceRect faceRects:拷贝,#,单独框出每一张人的脸
,,x,, y,, w, h =faceRect
#,才能将当前帧保存为图片
img_name =,才能“% s/% d.jpg", %, (path_name, num)
#,才能打印(img_name)
image 才能=,框架(y 安康;10:,y +, h +, 10日,x 作用;10:,x +, w +, 10]
cv2.imwrite才能(img_name,形象,,(int (cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])
num 才能+=1
if 才能;num 祝辞,(catch_pic_num):, #,如果超过指定最大保存数量退出循环
,才能休息
#,才能画出矩形框
cv2.rectangle才能(框架,(x 安康;10日,y 作用;10),,(时间+ x w +, 10日,y +, h +, 10),,颜色,,2)
#,才能显示当前捕捉到了多少人脸图片了,这样站在那里被拍摄时心里有个数,不用两眼一抹黑傻等着
font 才能=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText才能(帧,& # 39;num: % d/100 & # 39;, %, (num),(时间+ x 30岁,y +, 30),,字体,,1,,(0,255,,255),,4)
#,才能超过指定最大保存数量结束程序
,if num 祝辞(catch_pic_num):打破
,#显示图像
,cv2.imshow (window_name,框架)=,,c cv2.waitKey (10)
,if c ,, 0 xff ==,奥德(& # 39;提问# 39;):
,打破
#,才能释放摄像头并销毁所有窗口
,cap.release ()
,cv2.destroyAllWindows ()
if __name__ ==, & # 39; __main__ # 39;:
100年,#连续截张图像
,CatchPICFromVideo (“get face",, os.getcwd() +“\ \ \ \视频kelake.mp4",, 100年,“E: \ \ VideoCapture") #,如果获取摄像头,参数修改为,0,即可
cap =, cv2.VideoCapture (0)
这篇文章将为大家详细讲解有关Python如何实现视频人脸检测识别,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
<强>案例
这里我们还是使用opencv中自带了哈雾人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸。
<强>代码实现:
动图有点花,讲究着看吧:
如果是捕捉摄像头,只需要改变以下代码即可:
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