用python实现智能监控

实现效果
程序编写（总程序）
应用场景

实现效果

当运行程序后，打开摄像头（自配、外接摄像头），重复对摄像头拍摄的场景进行人脸识别。人脸识别通过Python库中openCV / cv2 库进行摄像头调用，通过python（官网）里已经训练好的人脸抓取数据库。

当识别到人脸后，程序自动将有人脸片段剪辑成连续视频，生成视频后将其保存至特定文件夹，可在任何时间查看。

（流程图）

程序编写

先同过www.python.org与cmd安装cv2库（先要装pip和wheel）
（cv2正确安装cmd指示）
确认安装后进行主程序编写。（主程序已上传）

导入/初始化
导入cv2库与人脸识别数据库。直接在编辑器上导入库，导入数据库网站。初始化摄像头与各库，初始化输出。

import cv2
#导入cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
cap = cv2.VideoCapture(0)
width = int(cap.get(3))
heiht = int(cap.get(4))
out = cv2.VideoWriter("recording2.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc("D", "I", "V", "X"),10, (width, heiht))
#初始化cv2

定义人脸识别，剪辑
将有人脸的画面作明显框选标注（设置框的x，y坐标）当有人脸画面明显框选标注的话面出现时，进行视频剪辑（重复识别剪辑直到程序结束）

while True:ret, img = cap.read()gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)#灰度for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 255), 2)#设置脸部框选的x,y坐标out.write(img)

导出
导出视频至特定文件夹，设置关闭程序

    cv2.imshow("Face Detection2", img)#导出视频k = cv2.waitKey(30) & 0xffif k == 27:break#设置关闭程序
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

总程序

import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
cap = cv2.VideoCapture(0)
width = int(cap.get(3))
heiht = int(cap.get(4))
out = cv2.VideoWriter("recording2.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc("D", "I", "V", "X"),10, (width, heiht))
while True:ret, img = cap.read()gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 255), 2)out.write(img)cv2.imshow("Face Detection2", img)k = cv2.waitKey(30) & 0xffif k == 27:break
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

引用场景

在生活中，可将此程序烧入外接摄像头中，对生活安全作实时监控。即使外出，回家后仍可通过系统储存的有人脸（关键信息）的监控视频。
本程序完成点

人脸检测
输出 “重要信息” 视频
客户自主训练（未完成）
复杂视角检测失败（未解决）

此程序还在编写，主要解决外接摄像头大角度俯视、仰视、斜视等人脸检测失败等问题。
后如有时间还会编写用户自主训练摄像头识别其它 “重要信息”

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