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Python学习笔记之视频人脸检测识别实例教程

时间:2021-06-05 00:10     来源/作者:小柒

前言

上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。

下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧

案例

这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸。

代码实现:

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# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = "小柒"
__blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/"
import cv2
import os
 
 
# 保存好的视频检测人脸并截图
def catchpicfromvideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):
 cv2.namedwindow(window_name)
 
 # 视频来源
 cap = cv2.videocapture(camera_idx)
 
 # 告诉opencv使用人脸识别分类器
 classfier = cv2.cascadeclassifier(os.getcwd()+"\\haarcascade\\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
 while cap.isopened():
 ok, frame = cap.read() # 读取一帧数据
 if not ok:
  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))
 if len(facerects) > 0: # 大于0则检测到人脸
  for facerect in facerects: # 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
  if num > (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
 if num > (catch_pic_num): break
 
 # 显示图像
 cv2.imshow(window_name, frame)
 c = cv2.waitkey(10)
 if c & 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
 catchpicfromvideo("get face", os.getcwd()+"\\video\\kelake.mp4", 100, "e:\\videocapture")

动图有点花,讲究着看吧:

Python学习笔记之视频人脸检测识别实例教程

如果是捕捉摄像头,只需要改变以下代码即可:

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# 如果获取摄像头,参数修改为 0 即可
cap = cv2.videocapture(0)

源码

https://gitee.com/52itstyle/python/tree/master/day09

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对服务器之家的支持。

原文链接:https://blog.52itstyle.vip/archives/3794/

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