原文链接:http://www.one2know.cn/python7/

案例一 导入图片

  • 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口
# 1.导入库
import cv2 # 2.加载图片
img = cv2.imread('a.png') # 3.创建窗口
cv2.namedWindow('window 1 haha') # 4.显示图片
cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口
cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

案例二 在图片上添加人脸识别

  • 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口
# 1.导入库
import cv2 # 2.加载图片
img = cv2.imread('a.png') # 3.加载人脸模型,opencv官网下载
face = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 4.调整图片灰度:没必要识别颜色,灰度可以提高性能
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 5.检查人脸
faces = face.detectMultiScale(gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces:   
# 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽   
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),4) # 7.创建窗口   
cv2.namedWindow('window 1 haha') # 8.显示图片
cv2.imshow('window 1', img) # 9.暂停窗口
cv2.waitKey(0) # 10.关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

案例三 调用摄像头

  • 思路: 1.导入库 2.打开摄像头 3.获取摄像头实时画面 4.释放资源 5.关闭窗口
# 1.导入库
import cv2 # 2.打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0) # 3.获取摄像头实时画面
cv2.namedWindow('camera')
while True:   
#3.1 获取摄像头的帧画面   
ret,frame = capture.read()   
#3.2 显示图片(渲染画面)   
cv2.imshow('window 1',frame)   
#3.3 暂停窗口   
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
break # 4.释放资源
capture.release() # 5.关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

案例四 摄像头识别人脸

  • 思路: 1.导入库 2.加载人脸模型 3.打开摄像头 4.创建窗口 5.获取摄像头实时画面 6.释放资源 7.关闭窗口
# 1.导入库
import cv2 # 2.加载人脸模型
face = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 3.打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0) # 4.创建窗口cv2.namedWindow('window 1') # 5.获取摄像头实时画面
while True:   
# 5.1 获取摄像头的帧画面   
ret,frame = capture.read()   
# 5.2 图片灰度调整   
gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)   
# 5.3 检查人脸   
faces = face.detectMultiScale(gray)   
# 5.4 标记人脸   
for (x, y, w, h) in faces:       
# 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽       
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 4)   
# 5.5 显示图片       
cv2.imshow('camera',frame)   
# 5.6 暂停窗口       
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):           
break # 6.释放资源
capture.release() # 7.关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

简单的 Python 人脸识别实例的更多相关文章

  1. 总结几个简单好用的Python人脸识别算法

    原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽,大家好. 今天给大家总结几个简单.好用的人脸识别算法. 人脸识别是计算机视觉中比较常 ...

  2. OpenCV+python 人脸识别

    首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要 ...

  3. Python人脸识别最佳教材典范,40行代码搭建人脸识别系统!

    Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽 ...

  4. python人脸识别

    需要掌握知识python,opencv和机器学习一类的基础 过一段时间代码上传github,本人菜j一个,虽然是我自己谢的,也有好多不懂,或者我这就是错误方向 链接:https://pan.baidu ...

  5. 【python人脸识别】使用opencv识别图片中的人脸

    概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究 ...

  6. Python人脸识别 + 手机推送,老板来了你就会收到短信提示

  7. python人脸识别项目face-recognition

    该项目基于Github上面的开源项目人脸识别face-recognition,主要是对图像和视频中的人脸进行识别,在开源项目给出的例子基础上对视频人脸识别的KNN算法进行了实现. 0x1 工程项目结构 ...

  8. python 人脸识别试水(一)

    1.安装python,在这里我的版本是python 3.6 2.安装pycharm,我的版本是pycharm 2017 3.安装pip  pip 版本10 4.安装 numpy    :pip ins ...

  9. python 人脸识别

    """Performs face alignment and calculates L2 distance between the embeddings of image ...

随机推荐

  1. 异常处理 _this.setData is not a function

    _this.setData is not a function;at api request success callback function TypeError: _this.setData is ...

  2. python协程详解

    目录 python协程详解 一.什么是协程 二.了解协程的过程 1.yield工作原理 2.预激协程的装饰器 3.终止协程和异常处理 4.让协程返回值 5.yield from的使用 6.yield ...

  3. html+css+dom补充

    补充1:页面布局 一般像京东主页左侧右侧都留有空白,用margin:0 auto居中,一般.w. <!DOCTYPE html> <html lang="en"& ...

  4. 使用 OpenSSL 为 Nginx 创建自签名证书 并开启客户端身份验证

    本文章默认读者了解Openssl,CA,网站证书相关知识,直接实战!配置完成后,浏览器会显示"安全的HTTPS"连接.不会像其他文章那样,是红色警告的证书提示. 准备环境 笔者使用 ...

  5. 【Java例题】2.5 温度转换

    5.输入华氏温度, 用下列公式将其转换为摄氏温度并输出. C=5/9(F-32). package study; import java.util.Scanner; public class demo ...

  6. .net core web api部署到docker

    一.创建.net core web api 的Demo 修改部分代码 端口随意指定,ip用星号“*”,方便接下来docker虚拟网络自动分配ip 下一步是Dockerfile文件,如果发现你的项目中没 ...

  7. Tunnel Warfare HDU - 1540 (线段树不同子树的合并)

    在抗日战争期间,华北平原广大地区进行了大规模的隧道战. 一般来说,通过隧道连接的村庄排成一列. 除了两端,每个村庄都与两个相邻的村庄直接相连. 入侵者经常对一些村庄发动袭击并摧毁其中的部分隧道. 八路 ...

  8. HTML5 Device Access (设备访问)

    camera api (含图片预览) 参考地址 主要为利用input type=file, accept="image/*" 进行处理 图片预览方式(两种) const file ...

  9. 史上最全面的SignalR系列教程-2、SignalR 实现推送功能-永久连接类实现方式

    1.概述 通过上篇史上最全面的SignalR系列教程-1.认识SignalR文章的介绍,我们对SignalR技术已经有了一个全面的了解.本篇开始就通过SignalR的典型应用的实现方式做介绍,例子虽然 ...

  10. 链表:如何实现LRU缓存淘汰算法?

    缓存淘汰策略: FIFO:先入先出策略 LFU:最少使用策略 LRU:最近最少使用策略   链表的数据结构: 可以看到,数组需要连续的内存空间,当内存空间充足但不连续时,也会申请失败触发GC,链表则可 ...