python 人脸检测_借助摄像头在Python中实现人脸检测

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本文作者是Shantnu Tiwari——曾多年在C/C++的魔爪中饱受折磨，直到他发现了Python——使用起来感觉如呼吸新鲜空气般心快神怡。

他现在正在分享他的秘籍.

本篇博客是《25行Python代码完成人脸识别》的后续，阅读前请确认你已经看过了前篇。

正如前篇所提，我们可以轻松地把在图像中的人脸检测技术通过摄像头在视频中运用——这正是本文将详细介绍的。

在评论区提问前请注意：

1. 不要略过本文直接运行代码。不仅要能正确运行，你还要明白如何调试代码。

2. 确认你使用的是 OpenCV v2.

3. 为确保这个脚本能正常工作，你需要一个能正常工作的摄像头。

4. 看看其他人的评论和问题，你的问题可能已经被问过了。

谢谢。

必备工具：

1. 已安装OpenCV (详细教程参见之前的博客)

2. 工作中的摄像头一只

代码实现

我们从GitHub上的仓库中直接获得代码。

import cv2

import syscasc

Path = sys.argv[1]

faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:

# Capture frame-by-frame

ret, frame = video_capture.read()

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = faceCascade.detectMultiScale(

gray,

scaleFactor=1.1,

minNeighbors=5,

minSize=(30, 30),

flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE

)

# Draw a rectangle around the faces

for (x, y, w, h) in faces:

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# Display the resulting frame

cv2.imshow('Video', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

# When everything is done, release the capture

video_capture.release()cv2.destroyAllWindows()

现在我们来分段讲解

import cv2

import sys

cascPath = sys.argv[1]

faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

这段对你来说应该很熟悉。这是为创建一个人脸级联，就像我们在图像例子中做的那样。（译注：指的是上一篇）

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

这行代码将视频源设置成默认的摄像头。这使得OpenCV可以轻易地捕捉。

注意：你也可以在这里提供一个文件名，然后Python会读取这个视频文件。但是，因为OpenCV不能解码压缩视频，你需要安装 ffmpeg。作为OpenCV的前端，理论上讲，Ffmpeg会把编译后的视频直接导入OpenCV。这点并不容易做到，尤其是在Windows上。

这里，我们捕捉到了视频。read()函数从视频源中读取一个框架，在这个例子中是从摄像头读取。这个会返回：

1．读取的实时视频框架（每次循环读一个框架）

2．一个返回值

返回值告诉我们是否已经读取完所有的框架，这种情况会在我们从文件夹中读取时发生。如果是从摄像头中读取则不用在意返回值，毕竟可以一直录下去，所以我们将忽略它。

# Capture frame-by-frameret,

frame = video_capture.read()

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = faceCascade.detectMultiScale(

gray,

scaleFactor=1.1,

minNeighbors=5,

minSize=(30, 30),

flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE

)

# Draw a rectangle around the facesfor (x, y, w, h) in faces:

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# Display the resulting

framecv2.imshow('Video', frame)

这段代码应该也很眼熟。（译注：在上一篇中出现过）我们仅仅是从捕捉的框架中搜索人脸。

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

我们等待按下q键。如果按下，我们将退出脚本。

# When everything is done, release the capture

video_capture.release()cv2.destroyAllWindows()

这里，我们只是在释放内存。

测试！

所以，这就是拿着驾照的我。你可以看见算法同时追踪到了真正的我和照片中的我。注意，当我缓慢移动时算法能跟上，但如果我把手向脸移动得快一些，它开始困惑并且把我的手腕误认为了脸。

就像我在上一篇中说的，基于机器学习的算法不太可能100%准确。我们毕竟还没有发展到机械战警骑着摩托以100英里的时速狂飙，同时能用低像素的监视器就能追踪罪犯的时代…暂时没有。

这段代码对每个框架进行人脸检测，所以它会占用相当多的资源。举例来说，在我的5年老本子上跑这段代码，CPU占用率达到了90%。

下一步

好了，现在你知道如何检测人脸了。但是假如你要检测自定义物体——比如你的车，电视或者你心爱的玩具——又该怎么办呢？

OpenCV允许你去创建你自己的级联。但是相关的开发文档并不完善。这里有一篇博客向你展示如何训练你的级联去检测一只香蕉。

如果你想进一步深入识别个体的面孔——比如从众多陌生人中检测并识别出你的脸——这个任务就一下子变得惊人的难。这个主要因为会涉及到大量的图像预处理。但是如果你想接受挑战，这篇机器学习算法的文章你可能用得上。

英文原文: https://realpython.com/blog/python/face-detection-in-python-using-a-webcam/

译者: RikuH, Clover

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