python3.8動態(tài)人臉識別的實(shí)現(xiàn)示例
一、準(zhǔn)備依賴庫
pip install dlib pip python-opencv
二、代碼實(shí)現(xiàn)
#coding: utf-8 """ 從視屏中識別人臉,并實(shí)時(shí)標(biāo)出面部特征點(diǎn) """ import dlib #人臉識別的庫dlib import cv2 #圖像處理的庫OpenCv # 使用特征提取器get_frontal_face_detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 讀入視頻文件 # cap = cv2.VideoCapture("row.MP4") #建cv2攝像頭對象,這里使用電腦自帶攝像頭,如果接了外部攝像頭,則自動切換到外部攝像頭 cap = cv2.VideoCapture(0) # 設(shè)置視頻參數(shù),propId設(shè)置的視頻參數(shù),value設(shè)置的參數(shù)值 cap.set(3, 480) # 截圖screenshoot的計(jì)數(shù)器 cnt = 0 # cap.isOpened() 返回true/false 檢查初始化是否成功 while(cap.isOpened()): # cap.read() # 返回兩個(gè)值: # 一個(gè)布爾值true/false,用來判斷讀取視頻是否成功/是否到視頻末尾 # 圖像對象,圖像的三維矩陣 flag, im_rd = cap.read() # 每幀數(shù)據(jù)延時(shí)1ms,延時(shí)為0讀取的是靜態(tài)幀 k = cv2.waitKey(1) # 取灰度 img_gray = cv2.cvtColor(im_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 使用人臉檢測器檢測每一幀圖像中的人臉。并返回人臉數(shù)rects faces = detector(img_gray, 0) # 待會要顯示在屏幕上的字體 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 如果檢測到人臉 if(len(faces)!=0): # 對每個(gè)人臉都畫出框框 for i in range(len(faces)): # enumerate方法同時(shí)返回?cái)?shù)據(jù)對象的索引和數(shù)據(jù),k為索引,d為faces中的對象 for k, d in enumerate(faces): # 用紅色矩形框出人臉 cv2.rectangle(im_rd, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (0, 255, 0),2) # 計(jì)算人臉熱別框邊長 face_width = d.right() - d.left() #在上方顯示文字 cv2.putText(im_rd, str(face_width) , (d.left(), d.top()-20), font, 0.5, (255, 0, 0), 1) # 標(biāo)出人臉數(shù) cv2.putText(im_rd, "Faces: "+str(len(faces)), (20,50), font, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) else: # 沒有檢測到人臉 cv2.putText(im_rd, "No Face", (20, 50), font, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) # 添加說明 im_rd = cv2.putText(im_rd, "S: screenshot", (20, 400), font, 0.8, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) im_rd = cv2.putText(im_rd, "Q: quit", (20, 450), font, 0.8, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) #檢測按鍵 k = cv2.waitKey(1) # 按下s鍵截圖保存 if (k == ord('s')): cnt+=1 cv2.imwrite("screenshoot"+str(cnt)+".jpg", im_rd) # 按下q鍵退出 if(k == ord('q')): break # 窗口顯示 cv2.imshow("camera", im_rd) # 釋放攝像頭 cap.release() # 刪除建立的窗口 cv2.destroyAllWindows()
三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果
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