如何用python人脸识别
Python学习笔记之视频人脸检测识别实例教程前言
上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。
下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧
案例
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:
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# -*- 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" alt="如何用python人脸识别(Python学习笔记之视频人脸检测识别实例教程)" border="0" /> # print(img_name) image = frame[y - 10 : y + h + 10 , x - 10 : x + w + 10 ] cv2.imwrite(img_name, image, [ int (cv2.imwrite.jpg" alt="如何用python人脸识别(Python学习笔记之视频人脸检测识别实例教程)" border="0" /> num + = 1 if num > (catch_pic_num): # 如果超过指定最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 ) # 超过指定最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:
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# 如果获取摄像头,参数修改为 0 即可 cap = cv2.videocapture( 0 ) |
源码
https://gitee.com/52itstyle/python/tree/master/day09
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对开心学习网的支持。
原文链接:https://blog.52itstyle.vip/archives/3794/