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 cv2import 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：
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/
