Python基于OpenCV实现人脸检测并保存
本文实例为大家分享了Python基于OpenCV实现人脸检测,并保存的具体代码,供大家参考,具体内容如下
安装opencv
如果安装了pip的话,Opencv的在windows的安装可以直接通过cmd命令pipinstallopencv-python(只需要主要模块),也可以输入命令pipinstallopencv-contrib-python(如果需要main模块和contrib模块)
详情可以点击此处
导入opencv
importcv2
所有包都包含haarcascade文件。这个文件很重要!!!
cv2.data.haarcascades可以用作数据文件夹的快捷方式。例如:
cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+"haarcascade_frontalface_default.xml")
代码
#-*-coding:utf-8-*- #importopenCV的库 importcv2 importos,math,operator fromPILimportImage fromfunctoolsimportreduce ###调用电脑摄像头检测人脸并截图 defCatchPICFromVideo(window_name,path_name): cv2.namedWindow(window_name) #电脑摄像头 cap=cv2.VideoCapture(0) #告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier=cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+"haarcascade_frontalface_default.xml") #检测人脸后要画的边框的颜色 color=(0,255,0) whilecap.isOpened(): ok,frame=cap.read()#读取一帧数据 ifnotok: break grey=cv2.cvtColor(frame,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(grey,scaleFactor=1.2,minNeighbors=3,minSize=(32,32)) iflen(faceRects)>0:#大于0则检测到人脸 forfaceRectinfaceRects:#单独框出每一张人脸 x,y,w,h=faceRect #画出矩形框 cv2.rectangle(frame,(x-10,y-10),(x+w+10,y+h+10),color,2) k=cv2.waitKey(100)#每0.1秒读一次键盘 ifk==ord("z")ork==ord("Z"):#如果输入z #将当前帧保存为图片 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 #显示图像 cv2.imshow(window_name,frame) #退出摄像头界面 c=cv2.waitKey(100) ifc==ord("q")orc==ord("Q"): break #释放摄像头并销毁所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() os.system("cls")#清屏 recogname="recogface.jpg"#预存的人脸文件 CatchPICFromVideo("getface",recogname)
功能:
虽然能框住人脸,但是效率还不是很高。
按Z或z可以将框住的人脸截取保存
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毛票票。