1.调用摄像头

首先介绍一下如何调用笔记本的摄像头，这里我们使用opencv库中的VideoCapture()函数创建摄像头对象，其参数为0是表示调用第一个摄像头，一般就是笔记本的内置摄像头。

import cv2
#定义摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

调用完成摄像头后，我们要逐帧显示，这里我们就要用到while函数不断显示摄像头获取的每一帧图像，当检测到退出‘q’时，退出，释放摄像头，并销毁所有窗口：

while(1)ret,frame = cap.read()#读取每一帧cv2.imshow('摄像头',frame)#显示每一帧if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(q):break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

2.人脸检测

人脸检测属于目标检测中的一部分，主要包括两个方面：

①首先是对待检测的目标进行特征提取，并建立相应的检测模型；

②然后用建立的模型去检测输入的图像，如果有待检测目标，就框选出相应的区域。

常用的人脸检测算法有基于Harr特征的人脸检测器、基于LBP特征的人脸检测器等，训练模型需要大量的数据，opencv中给我们提供了训练好的模型，我们下载opencv库中会有相应的数据，我们可以直接使用进行人脸检测，如果没有相应的文件可以去Github上下载：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

下面我们使用opencv中训练好的模型进行人脸检测：

#Python中实现视频流中的人脸检测
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
face = cv2.CascadeClassifier(r'C:\\Users\\Administrator\\Anaconda3\\Lib\\opencv-master\\opencv-master\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml')
eye =  cv2.CascadeClassifier(r'C:\\Users\\Administrator\\Anaconda3\\Lib\\opencv-master\\opencv-master\\data\\`\\haarcascade_eye.xml')
smile = cv2.CascadeClassifier(r'C:\\Users\\Administrator\\Anaconda3\\Lib\\opencv-master\\opencv-master\\data\\haarcascades\\haarcascade_smile.xml')
while(1):ret,frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)faces = face.detectMultiScale(gray,1.1,3,0,(200,100))for (x,y,w,h) in faces:img = cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2)gray_roi = gray[y:y+h,x:x+h]eyes = eye.detectMultiScale(gray_roi,1.02,3,0,(50,50))for (ex,ey,ew,eh) in eyes:cv2.rectangle(img,(x+ex,y+ey),(x+ex+ew,y+ey+eh),(0,255,0),2)smiles = smile.detectMultiScale(gray,1.1,3,0,(100,100))for (sx,sy,sw,sh) in smiles:cv2.rectangle(frame,(sx,sy),(sx+sw,sy+sh),(0,255,255),2)cv2.imshow('摄像头',frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

今天没洗头，我就不上图了，大家自行运行看下效果吧！！！滑稽脸~~~

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