##10 电脑摄像头检测人脸与眼睛
import cv2
#检测图片
def detect(frame):
    #灰度化图片,减少运算量
    #img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = frame
    #加载特征数据,人脸、人眼
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')
    #检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(img,1.3 , 3)
    for (x,y,w,h) in faces:
        #画出人脸框
        img = cv2.rectangle(img, (x, y, x+w, y+h), (255,0,0), 2)
        #选定人脸区域,进行人眼识别
        face_area = img[y:y+h, x:x+w]
        #检测人眼
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.3, 15)
        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
            cv2.rectangle(face_area, (ex, ey, ex+ew, ey+eh), (0,255,0),1)
    #返回检测后的图片
    return img
if __name__ == '__main__':
    #调用摄像头,参数:0;调用视频,参数为视频路径
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        #读取视频中的每一帧,frame
        flag,frame = cap.read()
        #
        if not flag:
            break
        #检测帧,返回图片
        result = detect(frame)
        cv2.imshow('Face and Eye', result)
        #退出循环,按‘ESC’
        if cv2.waitKey(5) == 27:
            break
    #释放cap
    cap.release()
    #关闭窗口
    cv2.destroyAllWindows()
    

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