这篇文章将为大家详细讲解有关Python如何实现视频人脸检测识别,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸。
代码实现:
# -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" import cv2 import os # 保存好的视频检测人脸并截图 def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name): cv2.namedWindow(window_name) # 视频来源 cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier(os.getcwd()+"\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt.xml") # 识别出人脸后要画的边框的颜色,RGB格式, color是一个不可增删的数组 color = (0, 255, 0) num = 0 while cap.isOpened(): ok, frame = cap.read() # 读取一帧数据 if not ok: break grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将当前桢图像转换成灰度图像 # 人脸检测,1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数 faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) if len(faceRects) > 0: # 大于0则检测到人脸 for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 将当前帧保存为图片 img_name = "%s/%d.jpg" % (path_name, num) # print(img_name) image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10] cv2.imwrite(img_name, image, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9]) num += 1 if num > (catch_pic_num): # 如果超过指定大保存数量退出循环 break # 画出矩形框 cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2) # 显示当前捕捉到了多少人脸图片了,这样站在那里被拍摄时心里有个数,不用两眼一抹黑傻等着 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(frame, 'num:%d/100' % (num), (x + 30, y + 30), font, 1, (255, 0, 255), 4) # 超过指定大保存数量结束程序 if num > (catch_pic_num): break # 显示图像 cv2.imshow(window_name, frame) c = cv2.waitKey(10) if c & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并销毁所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': # 连续截100张图像 CatchPICFromVideo("get face", os.getcwd()+"\\video\\kelake.mp4", 100, "E:\\VideoCapture")
动图有点花,讲究着看吧:
如果是捕捉摄像头,只需要改变以下代码即可:
# 如果获取摄像头,参数修改为 0 即可 cap = cv2.VideoCapture(0)
关于“Python如何实现视频人脸检测识别”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。
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