基于opencv的实现简单的人脸识别功能

使用opencv实现人脸识别

1. 环境配置

在opencv官网下载opencv，在pycharm上安装opencv-python

官网上下载的opencv后安装，位置如图：

2.基本项目代码：

import cv2 as cv# define a function to check the img
def face_detect_demo():gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 使用opencv自带的已经训练好的分类器# 训练器位置就是在官网内的下载的opencv自带已训练的模型face_detect = cv.CascadeClassifier(r'D:\opencv_install\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xml')'''detectMultiScale:参数说明：第一个参数为源图片，第二个参数为缩放倍数（太小可能会运行较慢）第三个参数为比较次数，第四个参数为0，第五个参数为最小人脸大小，第六个为最大人脸大小'''face = face_detect.detectMultiScale(gray)for x, y, w, h in face:cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)cv.imshow('result', img)# load the img
# 这里填写图片路径
img = cv.imread('photo/target.png')# change the img size
img = cv.resize(img, (400, 200))face_detect_demo()# let the img convert to gray (convert color)
# img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# drew a square box / rectangle 矩形
# the params is srcImg, 绘制的图形的起始点和长宽，the color of rectangle, thickness of rectangle
# cv.rectangle(img, (10, 10, 100 + 50, 100 + 50), (0, 0, 255), 1)# drew a circle
# the params is srcImg, center of the circle, radius of the circle, the color of the circle, thickness
# cv.circle(img, (50, 50), 50, (255, 0, 0), 2)# show this img
# cv.imshow('photo1', img)# while enter the 'q', the program will exit
while True:if ord('q') == cv.waitKey(0):break
cv.destroyAllWindows()

import cv2 as cvdef check_face():# convert the color to graygray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)deal_result = cv.CascadeClassifier(r'D:\opencv_install\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xml')face = deal_result.detectMultiScale(gray, 1.05, 5, 0, (20, 20), (100, 100))for x, y, w, h in face:cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)cv.imshow('result', img)# load the img
img = cv.imread('photo/121.jpg')
img = cv.resize(img, (821, 548))
check_face()
# cv.imshow("123", img)while True:if ord('q') == cv.waitKey(0):break

3.onerror:在运行时遇到了一个问题：


Traceback (most recent call last):File "D:\PyCharm_Code\com\OpenCV\Python\[多人脸识别.py](http://xn--gmqt7fd7h038b99k.py)", line 22, in <module>check_face()File "D:\PyCharm_Code\com\OpenCV\Python\[多人脸识别.py](http://xn--gmqt7fd7h038b99k.py)", line 11, in check_faceface = deal_result.detectMultiScale(gray, 1, 5, 0, (20, 20), (100, 100))cv2.error: OpenCV(4.5.4) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1389: error: (-215:Assertion failed) scaleFactor > 1 && _image.depth() == CV_8U in function 'cv::CascadeClassifierImpl::detectMultiScale'造成的原因为：face = deal_result.detectMultiScale(gray, 1, 5, 0, (20, 20), (100, 100)) detectMultiScale函数的第二个参数为1，将1改成大于1的参数即可**(****建议使用默认值****）**

关于这个函数（detectMultiScale）在网上找到的一些解释：

detectMultiScale函数含义

4.实现视频检测功能

import cv2 as cvdef check_face(img):img_copy = imgimg = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)face_detect = cv.CascadeClassifier(r'D:\opencv_install\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml')face_result = face_detect.detectMultiScale(img)for x, y, w, h in face_result:cv.rectangle(img_copy, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)cv.imshow('result', img_copy)# 调用摄像头 0为默认的摄像头
cap = cv.VideoCapture(0)# 读取一个视频作为判断
# cap = cv.VideoCapture('video路径')# 读取一个网络视频作为判断
# cap = cv.VideoCapture('video地址')# 第一个参数表示有值的时候为True，第二个参数为帧的内容img
# cap.read()while True:flag, frame = cap.read()if not flag:breakcheck_face(frame)# 100ms 检测一次if ord('q') == cv.waitKey(100):breakcv.destroyAllWindows()
cap.release()

5.实现视频截图

import cv2 as cvcap = cv.VideoCapture(0)
flag = 1
num = 1
while cap.isOpened():ret_flag, vShow = cap.read()cv.imshow('show', vShow)k = cv.waitKey(1) & 0xFF  # 按键监听if k == ord('s'):cv.imwrite("photo/" + str(num) + ".jpg", vShow)  # 进行图片保存print("success")print("-----------------")num += 1elif k == ord(' '):breakcap.release()
cv.destroyAllWindows()

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3.onerror:在运行时遇到了一个问题：

4.实现视频检测功能

5.实现视频截图

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