本文实例为大家分享了python人脸识别程序,大家可进行测试
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#coding:utf-8 import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): 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( "C:\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt2.xml" ) # 识别出人脸后要画的边框的颜色,RGB格式 color = ( 0 , 255 , 0 ) while cap.isOpened(): ok, frame = cap.read() # 读取一帧数据 if not ok: break # 将当前帧转换成灰度图像 grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 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 cv2.rectangle(frame, (x - 10 , y - 10 ), (x + w + 10 , y + h + 10 ), color, 3 ) #5控制绿色框的粗细 # 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__' : CatchUsbVideo( "FaceRect" , 0 ) # if len(sys.argv) != 2: # print("Usage:%s camera_id\r\n" % (sys.argv[0])) # else: # CatchUsbVideo("识别人脸区域", int(sys.argv[1])) |
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原文链接:https://blog.csdn.net/jjddss/article/details/72916672