本文實(shí)例為大家分享了python實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)人臉捕獲的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下
步驟
- 載入cv2
- 捕獲攝像頭
- 獲取第一幀圖像
- 定義人臉識(shí)別信息
- 開(kāi)始循環(huán)
- 對(duì)第一幀圖像進(jìn)行識(shí)別
- 標(biāo)示臉部特征和方框
- 顯示幀
- 如果一切正常則讀入下一幀
- 循環(huán)直至捕獲失敗
- 如果鍵入‘q'退出循環(huán)
- 循環(huán)結(jié)束清零
程序
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import cv2import numpy as npcv2.namedWindow("Face_Detect") #定義一個(gè)窗口cap=cv2.VideoCapture(0) #捕獲攝像頭圖像success,frame=cap.read() #讀入第一幀classifier=cv2.CascadeClassifier("C:/opencv-3.3.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")**#定義人臉識(shí)別的分類(lèi)數(shù)據(jù)集，需要自己查找，在opencv的目錄下，參考上面我的路徑**while success:#如果讀入幀正常 size=frame.shape[:2] image=np.zeros(size,dtype=np.float16) image=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.equalizeHist(image,image) divisor=8 h,w=size minSize=(int(w/divisor),int(h/divisor)) #像素一定是整數(shù)，或者用w//divisor faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize) #人臉識(shí)別 if len(faceRects)> 0: for faceRect in faceRects: x,y,w,h=faceRect cv2.circle(frame,(x+w//2,y+h//2),min(w//2,h//2),(255,0,0),2) #圓形輪廓 cv2.circle(frame,(x+w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #左眼輪廓 cv2.circle(frame,(x+3*w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2)#右眼輪廓 cv2.circle(frame,(x+w//2,y+2*h//3),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #鼻子輪廓 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255),2) #矩形輪廓 cv2.imshow("Face_Detect",frame) #顯示輪廓 success,frame=cap.read()#如正常則讀入下一幀 c=chr(key&255) if c in ['q','Q',chr(27)]:#如果鍵入‘q'退出循環(huán) print('exit'\n) break#退出循環(huán) #循環(huán)結(jié)束則清零cap.release()cv2.destroyAllWindows() |
運(yùn)行后如下：
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