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python利用OpenCV2實(shí)現(xiàn)人臉檢測

 更新時間：2020年04月16日 15:07:05   作者：張大老虎  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python利用OpenCV2實(shí)現(xiàn)人臉檢測，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

最近，帶領(lǐng)我的學(xué)生進(jìn)行一個URTP項(xiàng)目設(shè)計，需要進(jìn)行人臉識別。由于現(xiàn)在的OpenCV已經(jīng)到了2.X版本，因此就不想用原來的1.X版本的代碼，而網(wǎng)上存在的代碼都是1.X版本的代碼，嘗試自己寫一段2.X版本的代碼，反復(fù)查閱資料，今天終于測試成功（很明顯2.X版本的代碼要比1.X的代碼更簡單），供大家好參考，代碼如下：（2017年5月12日在python3.6.1下做一簡單的修改）

import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")#命名一個窗口
cap=cv2.VideoCapture(1)#打開1號攝像頭
success, frame = cap.read()#讀取一楨圖像，前一個返回值是是否成功，后一個返回值是圖像本身
color = (0,0,0)#設(shè)置人臉框的顏色
classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#定義分類器
while success:
 success, frame = cap.read()
 size=frame.shape[:2]#獲得當(dāng)前楨彩色圖像的大小
 image=np.zeros(size,dtype=np.float16)#定義一個與當(dāng)前楨圖像大小相同的的灰度圖像矩陣
 image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#將當(dāng)前楨圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像（這里有修改）
 cv2.equalizeHist(image, image)#灰度圖像進(jìn)行直方圖等距化
 #如下三行是設(shè)定最小圖像的大小
 divisor=8
 h, w = size
 minSize=(int(w/divisor), int(h/divisor))#這里加了一個取整函數(shù)
 faceRects = classfier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#人臉檢測
 if len(faceRects)>0:#如果人臉數(shù)組長度大于0
  for faceRect in faceRects: #對每一個人臉畫矩形框
    x, y, w, h = faceRect
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color)
 cv2.imshow("test", frame)#顯示圖像
 key=cv2.waitKey(10)
 c = chr(key & 255)
 if c in ['q', 'Q', chr(27)]:
  break
cv2.destroyWindow("test")

效果圖：

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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