Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图
本文实例为大家分享了PythonOpenCV调用摄像头检测人脸并截图的具体代码,供大家参考,具体内容如下
注意:需要在python中安装OpenCV库,同时需要下载OpenCV人脸识别模型haarcascade_frontalface_alt.xml,模型可在OpenCV-PCA-KNN-SVM_face_recognition中下载。
使用OpenCV调用摄像头检测人脸并连续截图100张
#-*-coding:utf-8-*- #import进openCV的库 importcv2 ###调用电脑摄像头检测人脸并截图 defCatchPICFromVideo(window_name,camera_idx,catch_pic_num,path_name): cv2.namedWindow(window_name) #视频来源,可以来自一段已存好的视频,也可以直接来自USB摄像头 cap=cv2.VideoCapture(camera_idx) #告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml") #识别出人脸后要画的边框的颜色,RGB格式,color是一个不可增删的数组 color=(0,255,0) num=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 #将当前帧保存为图片 img_name="%s/%d.jpg"%(path_name,num) #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]) num+=1 ifnum>(catch_pic_num):#如果超过指定最大保存数量退出循环 break #画出矩形框 cv2.rectangle(frame,(x-10,y-10),(x+w+10,y+h+10),color,2) #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=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(frame,'num:%d/100'%(num),(x+30,y+30),font,1,(255,0,255),4) #超过指定最大保存数量结束程序 ifnum>(catch_pic_num):break #显示图像 cv2.imshow(window_name,frame) c=cv2.waitKey(10) ifc&0xFF==ord('q'): break #释放摄像头并销毁所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() if__name__=='__main__': #连续截100张图像,存进image文件夹中 CatchPICFromVideo("getface",0,99,"/image")
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