OpenCV版本3.3.0,注意模型文件的路径要改成自己所安装的opencv的模型文件的路径,路径不对就会报错,一般在opencv-3.3.0/data/haarcascades 路径下
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
import numpy as np import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier( 'haarcascade_frontalface_default.xml' ) cap = cv2.VideoCapture( 0 ) while True : ret,img = cap.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3 , 5 ) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x + w,y + h),( 255 , 0 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( 'img' ,img) if cv2.waitKey( 1 ) & 0xFF = = ord ( 'q' ): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() |
以上这篇python版opencv摄像头人脸实时检测方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/m0_38128647/article/details/70766985