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Python用opencv实现 视频人脸检测

时间:2020-10-22 19:33:51      阅读:38      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

代码:

import cv2


def CatchPICFromVideo(camera_idx):
    cv2.namedWindow("image",0) #可调节大小
    #qcv2.resizeWindow("image", 1600, 900)  # 设置长和宽
    # 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
    data_path = "D:\Study\python__gongju\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml" #自己电脑模型地址 不要有中文
    classfier = cv2.CascadeClassifier(data_path)

    # 识别出人脸后要画的边框的颜色,RGB格式
    color = (0, 255, 0)

    num = 0
    while cap.isOpened():
        ok, frame1 = cap.read()  # 读取一帧数据
        scale_percent = 50  # percent of original size   缩小到原来50%
        width = int(frame1.shape[1] * scale_percent / 100)
        height = int(frame1.shape[0] * scale_percent / 100)
        dim = (width, height)
        frame = cv2.resize(frame1, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
        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)
                #image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
                #cv2.imwrite(img_name, image)
                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 % (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q
        cv2.imshow("image", frame)
        c = cv2.waitKey(1)
        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__:
    CatchPICFromVideo(rH:\renwu__opencv\zhaopian\IMG_3849.MOV)



#print(CatchPICFromVideo(r‘H:\renwu__opencv\zhaopian\IMG_3849.MOV‘))  #0表示笔记本自带的摄像头  否则就是视频地址 不要有中文

 效果图:

技术分享图片

 

 我电脑是轻薄本 都是把画质降低才识别的。

但识别效果不是很好,但总体速度快 不卡,还是能识别出大部分人脸的。

Python用opencv实现 视频人脸检测

原文:https://www.cnblogs.com/aotumandaren/p/13860247.html

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