本文實(shí)例為大家分享了Python基于OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)，并保存的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下
安裝opencv
如果安裝了pip的話，Opencv的在windows的安裝可以直接通過(guò)cmd命令
pip install opencv-python
(只需要主要模塊),也可以輸入命令
pip install opencv-contrib-python
(如果需要main模塊和contrib模塊)
詳情可以點(diǎn)擊此處
導(dǎo)入opencv
import cv2
所有包都包含haarcascade文件。這個(gè)文件很重要!!!
cv2.data.haarcascades可以用作數(shù)據(jù)文件夾的快捷方式。例如：
cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")
代碼
#-*- coding: utf-8 -*-
# import openCV的庫(kù)
import cv2
import os, math, operator
from PIL import Image
from functools import reduce
###調(diào)用電腦攝像頭檢測(cè)人臉并截圖
def CatchPICFromVideo(window_name, path_name):
cv2.namedWindow(window_name)
#電腦攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0)
#告訴OpenCV使用人臉識(shí)別分類器
classfier = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")
#檢測(cè)人臉后要畫(huà)的邊框的顏色
color = (0, 255, 0)
while cap.isOpened():
ok, frame = cap.read() #讀取一幀數(shù)據(jù)
if not ok:
break
grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #將當(dāng)前楨圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像
#人臉檢測(cè)，1.2和2分別為圖片縮放比例和需要檢測(cè)的有效點(diǎn)數(shù)
faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))
if len(faceRects) > 0: #大于0則檢測(cè)到人臉
for faceRect in faceRects: #單獨(dú)框出每一張人臉
x, y, w, h = faceRect
#畫(huà)出矩形框
cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)
k = cv2.waitKey(100) #每0.1秒讀一次鍵盤(pán)
if k == ord("z") or k == ord("Z"): #如果輸入z
#將當(dāng)前幀保存為圖片
img_name = path_name
print(img_name)
image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
cv2.imwrite(img_name, image,[int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])
break
#顯示圖像
cv2.imshow(window_name, frame)
#退出攝像頭界面
c = cv2.waitKey(100)
if c == ord("q") or c == ord("Q"):
break
#釋放攝像頭并銷毀所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
os.system("cls") #清屏
recogname = "recogface.jpg" #預(yù)存的人臉文件
CatchPICFromVideo("get face",recogname)
功能：
雖然能框住人臉，但是效率還不是很高。
按Z或z可以將框住的人臉截取保存
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)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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