根据访问图片识别

# coding:utf-8

import sys
import math

import cv2

# 待检测的图片路径

imagepath = r'l.png'

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图片

image = cv2.imread(imagepath)

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

# 探测图片中的人脸

faces = face_cascade.detectMultiScale(

gray,

scaleFactor=1.15,

minNeighbors=5,

minSize=(5, 5),

flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE

)

print ("发现{0}个人脸!".format(len(faces)))

for (x, y, w, h) in faces:

#cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
green = (0, 255, 0)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), green, 2)
#cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

#cv2.circle(image, ((x + x + w) // 2, (y + y + h) // 2), w // 2, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Find Faces!", image)

cv2.waitKey(0)

haarcascade_frontalface_default.xml文件下载:

链接:https://pan.baidu.com/s/1puL055J6CWa6dXks79UYkg  密码:r4sy

开启摄像头检测

# coding:utf-8

import cv2
import numpy as np

# Load the face cascade file 按照自己的文件位置加入,如果是下载的原书的程序包那就不用改了
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')

# Check if the face cascade file has been loaded
if face_cascade.empty():
raise IOError('Unable to load the face cascade classifier xml file')

# Initialize the video capture object
cap = cv2.VideoCapture(0)

# Define the scaling factor
scaling_factor = 0.5

# Loop until you hit the Esc key
while True:
# Capture the current frame and resize it
ret, frame = cap.read()
frame = cv2.resize(frame, None, fx=scaling_factor, fy=scaling_factor,
interpolation=cv2.INTER_AREA)

# Convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Run the face detector on the grayscale image
face_rects = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# Draw rectangles on the image
for (x, y, w, h) in face_rects:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)

# Display the image
cv2.imshow('Face Detector', frame)

# Check if Esc key has been pressed
c = cv2.waitKey(1)
if c == 27:
break

# Release the video capture object and close all windows
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Python cv2库(人脸检测)的更多相关文章

  1. 30行Python代码实现人脸检测

    参考OpenCV自带的例子,30行Python代码实现人脸检测,不得不说,Python这个语言的优势太明显了,几乎把所有复杂的细节都屏蔽了,虽然效率较差,不过在调用OpenCV的模块时,因为模块都是C ...

  2. 25行 Python 代码实现人脸检测——OpenCV 技术教程

    这是篇是利用 OpenCV 进行人脸识别的技术讲解.阅读本文之前,这是注意事项: 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的.成功跑一遍不是目的,能够举一反三.在新任务上找出 bug 才 ...

  3. python opencv3 摄像头人脸检测

    git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 def detect(): # 创建人脸检测的对象 ...

  4. python+OpenCV进行人脸检测【转】

    OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的.而ubuntu正好提供了python-opencv这个包,用它可以方便地实现人脸检测的代码. 写代码之前应该先安装python-opencv: $ su ...

  5. 基于python Arcface 实现人脸检测和识别

    虹软的人脸识别技术也是很强的,重要的是他免费提供了离线的sdk,还提供了实例,这个是目前几家研究人脸识别的大公司里面少有的.识别能力正常用还是可以的.我这个代码是调用的离线sdk实现的 ``` fro ...

  6. python cv2的视频检测:睁眼闭眼

    如题,想实现一个简单的根据摄像头的某一帧检测睁眼闭眼的功能. 初步的想法是: 1. cv2调用计算机摄像头,读取某一帧的画面. 2. 将该画面作为 哈尔-人脸分类器的输入接口,根据分类器结果返回分类的 ...

  7. OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测)

    OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征 ...

  8. python中使用Opencv进行人脸检测

    这两天学习了人脸识别,看了学长写的代码,边看边码边理解搞完了一边,再又是自己靠着理解和记忆硬码了一边,感觉还是很生疏,就只能来写个随笔加深一下印象了. 关于人脸识别,首先需要了解的是级联分类器Casc ...

  9. Python 3 利用 Dlib 实现摄像头实时人脸检测和平铺显示

    1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的 ...

随机推荐

  1. SlidingMenu第二篇 --- SlidingMenu常用属性介绍

    /** * 设置滑动的屏幕范围 * 1. TOUCHMODE_MARGIN 设置为全屏边缘可滑动 * 2. TOUCHMODE_FULLSCREEN 设置为全屏区域都可以滑动 * 3. TOUCHMO ...

  2. Delphi的TService 服务路径获取 Dll中获取文件路径

    研究delphi服务的路径,试了好几个方法 ,都没取出来,最后发现,要采用取DLL路径的方法 //一.获取Dll自身路径 //1)方法一: Function GetDllPath(sDllName:s ...

  3. postman的几个问题

    最近使用postman写了几个web接口测试用例,工具使用比较简单,大概步骤如下: 1.new collections——>建文件夹,类似建一个测试合集,用于方便整理,例如可以把同一个接口各种参 ...

  4. Codeforces Gym 101623A - 动态规划

    题目传送门 传送门 题目大意 给定一个长度为$n$的序列,要求划分成最少的段数,然后将这些段排序使得新序列单调不减. 考虑将相邻的相等的数缩成一个数. 假设没有分成了$n$段,考虑最少能够减少多少划分 ...

  5. express之req res

    request对象和response对象 Request req.baseUrl 基础路由地址 req.body post发送的数据解析出来的对象 req.cookies 客户端发送的cookies数 ...

  6. 论文笔记:Learning regression and verification networks for long-term visual tracking

    Learning regression and verification networks for long-term visual tracking 2019-02-18 22:12:25 Pape ...

  7. easyUI使用datagrid-detailview.js实现多级级列表嵌套

    转载请注明出处: 注意事项: 原本在谷歌浏览器进行示例测试的,url请求对应的json文件,效果一直显示不出来,换到谷歌和IE是可以正常显示的, 解决方法可参考:http://www.cnblogs. ...

  8. Lintcode174-Remove Nth Node From End of List-Easy

    174. Remove Nth Node From End of List Given a linked list, remove the nth node from the end of list ...

  9. Multiple markers at this line - Missing semicolon时的解决方法

    Myeclipse的web项目中的js文件报Multiple markers at this line - Missing semicolon时的解决方法 MyEclipse的web项目中的js文件报 ...

  10. 8_管理及IO重定向

    五大类:运算器.控制器:CPU存储器:RAM输入设备/输出设备 程序:是由指令和数据组成的 控制器:读取指令运算器:存储器: 地址总线:内存寻址数据总线:传输数据控制总线:控制指令 寄存器:CPU暂时 ...