使用python抓取100张人脸图片

参考b站的一个视频，大家有兴趣可以去搜一下

注意：人脸识别分类器需要自己安装
就是这几个xml文件

运行这个程序

import cv2
import osdef CatchPICFromVideo(catch_pic_num,path_name):# 视频来源，可以来自一段已保存的视频，也可以来自于摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)   # 获取摄像头的图像# 告诉opencv使用人脸识别分类器face_detector = cv2.CascadeClassifier("D:\software\Python37\Aaa\haarcascade_frontalface_default.xml")num = 0 # 图片的编号while cap.isOpened():  # 当摄像头是打开的ok, img = cap.read()  # 读取视频   # 读取每一帧图片grey_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 将图片转化为灰度图# 人脸检测  检测出一帧图片中的每一个人脸的位置   faceRects是一个元组，存放每一个人脸的位置faceRects = face_detector.detectMultiScale(grey_img, scaleFactor = 1.2,minNeighbors = 3,minSize= (70,70))if len(faceRects) > 0:  # 检测到人脸for facerect in faceRects:  # 遍历每一个人脸 可能一帧图片有多个人脸x, y, w, h = facerect  # 获取这张人脸的位置#将当前帧保存为图片if not os.path.exists(path_name):  # 如果当前目录不存在os.mkdir(path_name)  # 创建这个目录img_name = '%s/%d.jpg' %(path_name, num)  # 给这张图片起一个名字image = img[y-10:y+h+10, x-10:x+w+10]  # 截取人脸部分扩大10像素的图片cv2.imwrite(img_name, image)  # 写入这张图片num += 1  # 图片名加1if num > (catch_pic_num): # 如果超过指定最大保存的数量退出循环break# 画出矩形框cv2.rectangle(img, (x-10,y-10),(x+w-10,y+h-10),(0,255,0),2)  # 给检测到的人脸画矩形# 显示当前捕捉到了多少人脸图片，font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(img,'num:%d'%(num),(x-30,y-30),font,1,(255,0,255),1)  # 在图片上编辑字符if num > (catch_pic_num):break# 显示图像cv2.imshow('people',img)c = cv2.waitKey(100)if c & 0xff == ord('q'):breakcap.release()  # 释放摄像头资源cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口if __name__ == '__main__':CatchPICFromVideo(100,'data/luatao')  # 获取100张图片，存放在data/luatao'目录中

执行过程：

执行结果：

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