前言

利用Python实现OpenCV实现人脸检测，废话不多说~

让我们愉快地开始吧~

开发工具

Python版本： 3.6.4

相关模块：

cv2模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

OpenCV是一个开源、跨平台的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作。

今天就来告诉大家如何通过OpenCV对人脸进行检测

图片检测

看一下图片检测，原图

训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸

具体代码如下

import cv2# 图片名
filename = 'cxk.png'def detect(filename):# cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 读取图片img = cv2.imread(filename)# 转灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 进行人脸检测faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)# 绘制人脸矩形框for (x, y, w, h) in faces:img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 命名显示窗口cv2.namedWindow('people')# 显示图片cv2.imshow('people', img)# 保存图片cv2.imwrite('cxks.png', img)# 设置显示时间,0表示一直显示cv2.waitKey(0)detect(filename)
复制代码

结果展示

检测视频

视频用的抖音的上的视频

这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子

毕竟训练数据的质量摆在那里，有的时候会出现一些错误

如想提高检测的精度，便需要一个高质量的人脸数据库

具体代码如下

import cv2def face_rec():# 加载视频cameraCapture = cv2.VideoCapture('video.mp4')# cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 读取数据success, frame = cameraCapture.read()while success and cv2.waitKey(1) == -1:# 读取数据ret, img = cameraCapture.read()# 进行人脸检测faces = face_cascade.detectMultiScale(img, 1.3, 5)# 绘制矩形框for (x, y, w, h) in faces:img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 设置显示窗口cv2.namedWindow('camera', 0)cv2.resizeWindow('camera', 840, 480)# 显示处理后的视频cv2.imshow('camera', img)# 读取数据success, frame = cameraCapture.read()# 释放视频cameraCapture.release()# 释放所有窗口cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':face_rec()
复制代码

结果为视频，这里就不展示了大家可以去网上找下视频做测试就会明白~

有小可爱需要源码或者python相关资料关注我就行后台点击链接找我哦~

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