opencv-Python---动态人脸捕捉

本章重点内容：

1、python写人脸识别

2、选择OpenCv框架

案例1

导入图片并打开显示

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("5.png")
 # 3、创建窗口
 cv2.namedWindow('windows_cv2')
 # 4、显示图片　　
 cv2.imshow('photo',img)
 # 5、暂停窗口　
 cv2.waitKey(0)
 # 6、关闭窗口
 cv2.destroyAllWindows()

案例2

在识别的图片上面添加人脸识别：重点注意：需要添加模型库

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

 """案例2、图片中人物脸部识别"""
 #1、导入库
 import cv2
 # 2、加载图片
 img = cv2.imread('1.jpg')
 # 3、加载人脸模型
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
 # 4、调整图片灰度(人脸识别没必要识别颜色，灰度能提高性能)
 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
 # 5、检查人脸（scaleFactor=1.15,minNeighbors=5,flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize=(5,5))  这几项都可以选择默认）
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,
                                       scaleFactor=1.15,
                                       minNeighbors=5,
                                       flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,
                                       minSize=(5,5))
 #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),2)

 # 7、创建窗口
 cv2.namedWindow('windows')
 # 8、显示图片
 cv2.imshow('picture',img)
 # 9、暂停窗口　
 cv2.waitKey(0)
 # 10、关闭窗口
 cv2.destroyAllWindows()

案例3

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　  10、关闭窗口

 """案例3、打开电脑摄像头实时画面"""
 #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('xiong')
 while True:
     #读取摄像头的帧画面
     ret,frame = capture.read()
     #显示图片
     print(ret)
     cv2.imshow('picture',frame)
     #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4

在识别的图片上面添加人脸识别：重点注意：需要添加模型库

思路：1、导入库　　2、打开人脸模型　　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

 """案例4、打开电脑摄像头实时捕捉人脸"""
 #1、导入库
 import cv2
 # 2、加载人脸模型
 # faces_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
 faces_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
 # 3、打开摄像头
 capture = cv2.VideoCapture(0)
 # 4、创建窗口
 cv2.namedWindow('xiong')
 # 5、获取摄像头实时画面
 while True:
     #读取摄像头帧画面 ret打开成功为True ，frame是摄像头画面
     ret,frame = capture.read()
     #图片调整灰度
     gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
     #检测人脸
     faces = faces_cascade.detectMultiScale(gray)
     #标记人脸
     for (x,y,w,h) in faces:
         cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
         #显示图片
         cv2.imshow('photo',frame)
         #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()