Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图


						本文实例为大家分享了Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图的具体代码，供大家参考，具体内容如下

注意：需要在python中安装OpenCV库，同时需要下载OpenCV人脸识别模型haarcascade_frontalface_alt.xml，模型可在OpenCV-PCA-KNN-SVM_face_recognition中下载。

使用OpenCV调用摄像头检测人脸并连续截图100张





#-*- coding: utf-8 -*-

# import 进openCV的库

import cv2



###调用电脑摄像头检测人脸并截图



def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):

 cv2.namedWindow(window_name)



 #视频来源，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("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，存进image文件夹中

 CatchPICFromVideo("get face", 0, 99, "/image")



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中文源码网。