python3.6.3+opencv3.3.0实现动态人脸捕获


            本文实例为大家分享了python实现动态人脸捕获的具体代码，供大家参考，具体内容如下

步骤



  载入cv2

  捕获摄像头

  获取第一帧图像

  定义人脸识别信息

  开始循环

  对第一帧图像进行识别

  标示脸部特征和方框

  显示帧

  如果一切正常则读入下一帧

  循环直至捕获失败

  如果键入‘q'退出循环

  循环结束清零



程序





import cv2

import numpy as np



cv2.namedWindow("Face_Detect") #定义一个窗口

cap=cv2.VideoCapture(0) #捕获摄像头图像

success,frame=cap.read() #读入第一帧



classifier=cv2.CascadeClassifier("C:/opencv-3.3.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")

**#定义人脸识别的分类数据集，需要自己查找，在opencv的目录下，参考上面我的路径**



while success:#如果读入帧正常

 size=frame.shape[:2]

 image=np.zeros(size,dtype=np.float16)

 image=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 cv2.equalizeHist(image,image)

 divisor=8

 h,w=size

 minSize=(int(w/divisor),int(h/divisor)) #像素一定是整数，或者用w//divisor



 faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)

 #人脸识别



 if len(faceRects)> 0:

  for faceRect in faceRects:

   x,y,w,h=faceRect

   cv2.circle(frame,(x+w//2,y+h//2),min(w//2,h//2),(255,0,0),2) #圆形轮廓

   cv2.circle(frame,(x+w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #左眼轮廓

   cv2.circle(frame,(x+3*w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2)#右眼轮廓

   cv2.circle(frame,(x+w//2,y+2*h//3),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #鼻子轮廓

   cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255),2)   #矩形轮廓



 cv2.imshow("Face_Detect",frame)

 #显示轮廓

 success,frame=cap.read()#如正常则读入下一帧



 c=chr(key&255)

 if c in ['q','Q',chr(27)]:#如果键入‘q'退出循环

  print('exit'\n)

  break#退出循环



 #循环结束则清零

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()



运行后如下：







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中文源码网。