Python OpenCV實現(xiàn)攝像頭人臉識別功能

更新時間：2023年07月31日 10:50:48 作者：臨江飲馬

這篇文章主要介紹了Python OpenCV實現(xiàn)攝像頭人臉識別,使用Python 3和OpenCV進行攝像頭人臉識別的基本步驟,本文結(jié)合實例代碼給大家介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下

0.安裝OpenCV軟件

去官網(wǎng)直接下載安裝即可,如果是C++使用OpenCV，需要使用編譯源碼并配置環(huán)境變量。

1.安裝OpenCV庫

在命令行中輸入以下命令：

pip install opencv-python

2.準備人臉檢測器

使用OpenCV的人臉檢測器可以檢測出圖像中的人臉。在Python中，您可以使用以下代碼來加載人臉檢測器：

import cv2  
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

在這里，您需要提供XML文件的路徑（方法在第四步），該文件包含用于檢測人臉的特征。OpenCV提供了多個預(yù)訓(xùn)練的人臉檢測器，您可以選擇其中任何一個。

在這里插入圖片描述

3.打開攝像頭

使用OpenCV的VideoCapture類可以打開攝像頭。以下是一個示例代碼：

import cv2  
cap = cv2.VideoCapture(0)

在這里，cap是一個VideoCapture對象，它表示打開的攝像頭。0表示第一個攝像頭。

4.循環(huán)讀取幀并處理

使用OpenCV的read()方法從攝像頭讀取幀。以下是一個示例代碼：

import cv2  
cap = cv2.VideoCapture(0)  
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')  
while True:  
    ret, frame = cap.read()  
    if ret:  
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
        faces_rects = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)  
        for (x, y, w, h) in face_rects:  
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  
        cv2.imshow('Face Detection', frame)  
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  
            break  
    else:  
        break
# 使用release()方法釋放攝像頭，并使用destroyAllWindows()方法關(guān)閉所有窗口
cap.release()  
cv2.destroyAllWindows()

在這里,需要用到haarcascade_frontalface_default.xml文件，這個文件在安裝好的opencv目錄下找到。