基于python OpenCV實現(xiàn)動態(tài)人臉檢測
更新時間:2018年05月25日 09:54:24 作者:_yuki_
這篇文章主要為大家詳細介紹了基于python OpenCV實現(xiàn)動態(tài)人臉檢測,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實例為大家分享了python動態(tài)人臉檢測的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下
直接上代碼: 按Q退出
import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")
cap = cv2.VideoCapture(0) #加載攝像頭錄制
# cap = cv2.VideoCapture("test.mp4") #打開視頻文件
success, frame = cap.read()
# classifier = cv2.CascadeClassifier("/Users/yuki/anaconda/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")
# 確保此xml文件與該py文件在一個文件夾下,否則將這里改為絕對路徑
#haarcascade_frontalface_default.xml
classifier = cv2.CascadeClassifier("/Users/yuki/anaconda/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
# 確保此xml文件與該py文件在一個文件夾下,否則將這里改為絕對路徑
while success:
success, frame = cap.read()
size = frame.shape[:2]
image = np.zeros(size, dtype=np.float16)
image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.equalizeHist(image, image)
divisor = 8
h, w = size
minSize = (w // divisor, h // divisor)
faceRects = classifier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, minSize)
if len(faceRects) > 0:
for faceRect in faceRects:
x, y, w, h = faceRect
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+h,y+w),(0,255,0),2)
#鎖定 眼和嘴巴
#cv2.circle(frame, (x + w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8), (255, 0, 0)) # 左眼
#cv2.circle(frame, (x + 3 * w //4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8), (255, 0, 0)) #右眼
#cv2.rectangle(frame, (x + 3 * w // 8, y + 3 * h // 4), (x + 5 * w // 8, y + 7 * h // 8), (255, 0, 0))#嘴巴
cv2.imshow("test", frame)
key = cv2.waitKey(10)
c = chr(key & 255)
if c in ['q', 'Q', chr(27)]:
break
cv2.destroyWindow("test")
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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