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往期目录
视频人脸检测——Dlib版（六）
OpenCV添加中文（五）
图片人脸检测——Dlib版（四）
视频人脸检测——OpenCV版（三）
图片人脸检测——OpenCV版（二）
OpenCV环境搭建（一）
更多更新，欢迎访问github：https://github.com/vipstone/faceai
实现思路：
调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，把处理的图片逐帧绘制给用户，用户看到的效果就是视频的人脸检测。
效果预览：
实现步骤
使用OpenCV调用摄像头并展示
获取摄像头：
1 | cap = cv2.VideoCapture(0) |
参数0表示，获取第一个摄像头。
显示摄像头 逐帧显示，代码如下：
1 2 3 4 5 6 7 | while (1): ret, img = cap.read() cv2.imshow("Image", img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breakcap.release() # 释放摄像头cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 |
cv2.waitKey(1) & 0xFF使用了“&”位元算法，含义是获取用户输入的最后一个字符的ASCII码，如果输入的是“q”，则跳出循环。
视频的人脸识别
这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | def discern(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cap = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml" ) faceRects = cap.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(50, 50)) if len(faceRects): for faceRect in faceRects: x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸 cv2.imshow("Image", img) |
再循环摄像头帧图片的时候，调用图片识别方法即可，代码如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | # 获取摄像头0表示第一个摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while (1): # 逐帧显示 ret, img = cap.read() # cv2.imshow("Image", img) discern(img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breakcap.release() # 释放摄像头cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 |
完整的代码如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 | # -*- coding:utf-8 -*-# OpenCV版本的视频检测import cv2# 图片识别方法封装def discern(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cap = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml" ) faceRects = cap.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(50, 50)) if len(faceRects): for faceRect in faceRects: x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸 cv2.imshow("Image", img)# 获取摄像头0表示第一个摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while (1): # 逐帧显示 ret, img = cap.read() # cv2.imshow("Image", img) discern(img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breakcap.release() # 释放摄像头cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 |
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