本文实例为大家分享了python opencv利用笔记本摄像头实现人脸检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下
1.安装opencv
首先参考其他文章安装pip。
之后以管理员身份运行命令提示符，输入以下代码安装opencv
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pip install --user opencv-python |
可以使用以下代码测试安装是否成功
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#导入opencv模块import cv2#捕捉帧，笔记本摄像头设置为0即可capture = cv2.videocapture(0)#循环显示帧while(true): ret, frame = capture.read() #显示窗口第一个参数是窗口名，第二个参数是内容 cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitkey(1) == ord('q'):#按q退出 break |
2.实现简单的人脸识别
在win10及python3.6.6环境下代码如下
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import cv2import numpy as npface_cascade = cv2.cascadeclassifier("c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml")eye_cascade = cv2.cascadeclassifier("c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_eye.xml")cap=cv2.videocapture(0) while true: ret,img=cap.read() gray=cv2.cvtcolor(img,cv2.color_bgr2gray) faces = face_cascade.detectmultiscale(gray,1.1,5) if len(faces)>0: for facerect in faces: x,y,w,h = facerect cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) roi_gray = gray[y:y+h//2,x:x+w] roi_color = img[y:y+h//2,x:x+w] eyes = eye_cascade.detectmultiscale(roi_gray,1.1,1,cv2.cascade_scale_image,(2,2)) for (ex,ey,ew,eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) cv2.imshow("img",img) if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('q'): break |
注意数据集haarcascade_frontalface_default.xml，haarcascade_eye.xml一定要采用绝对路径，否则容易出错，具体的位置可以用搜索得到。
结果如下
ubuntu下的opencv安装方法与win10类似，先安装pip，再在终端中输入下面代码安装即可，这样安装的是python2的版本
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pip install --user opencv-python |
若要安装python3的版本，请先安装pip3，然后在终端输入以下代码：
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pip3 install --user opencv-python |
另外如果是用虚拟机运行的ubuntu的话，是直接驱动笔记本的摄像头的，如果用的是virtualbox虚拟机则可以在官网下载扩展包安装即可。
ubuntu下实现人脸识别的代码与win10类似，只是需要注意数据集的绝对路径，可以根据以下代码来查询：
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sudo find / -iname "*haarcascade_frontalface_default.xml*" |
两个数据集是在同一个文件夹下的，最后我的代码如下
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import cv2import numpy as npface_cascade = cv2.cascadeclassifier("/home/yukino/.local/lib/python2.7/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml")eye_cascade = cv2.cascadeclassifier("/home/yukino/.local/lib/python2.7/site-packages/cv2/data/haarcascade_eye.xml")cap=cv2.videocapture(0) while true: ret,img=cap.read() gray=cv2.cvtcolor(img,cv2.color_bgr2gray) faces = face_cascade.detectmultiscale(gray,1.1,5) if len(faces)>0: for facerect in faces: x,y,w,h = facerect cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) roi_gray = gray[y:y+h//2,x:x+w] roi_color = img[y:y+h//2,x:x+w] eyes = eye_cascade.detectmultiscale(roi_gray,1.1,1,cv2.cascade_scale_image,(2,2)) for (ex,ey,ew,eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) cv2.imshow("img",img) if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('q'): break |
最后运行结果如下：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/yukinoai/article/details/83088190
