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前言

人臉檢測識別一直是個熱門的研究問題，同時也是opencv中一個實(shí)現(xiàn)相對容易的課題。

OpenCV自帶了函數(shù)detectMultiScale()可以實(shí)現(xiàn)對行人和人臉的檢測，實(shí)現(xiàn)簡單，但識別效果相對較差。

在opencv源代碼的副本中會有一個文件夾data/haarcascades，該文件夾包括了所有opencv的人臉檢測的xml文件，這些文件可用于檢測靜止圖像，視頻和攝像頭所得到圖像中的人臉。

提示：以下是本篇文章正文內(nèi)容，下面案例可供參考

一、檢測圖片中的人臉

import cv2

def face_detect_demo():
    # gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    face_detect = cv2.CascadeClassifier("D:/anaconda/envs/pytorch/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml")
    faces = face_detect.detectMultiScale(src)
    for x, y, w, h in faces:
        cv2.rectangle(src, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow("face_detect", src)

src = cv2.imread("D:/opencvdata/1.jpg")  #讀取圖片位置
cv2.imshow("input image", src)
face_detect_demo()

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二、檢測視頻與攝像頭中的人臉

import cv2


# 人臉檢測函數(shù)：
# useCamera參數(shù)：True表示使用攝像頭，F(xiàn)alse表示讀取當(dāng)前目錄下視頻文件
def face_detection(useCamera=False):
    # 1.調(diào)用攝像頭或者使用讀取視頻
    cv2.namedWindow("CaptureFace")
    if useCamera == True:
        cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    else:
        cap = cv2.VideoCapture('D:/opencvdata/video1.mp4')

    # 2.人臉識別器分類器
    classfier = cv2.CascadeClassifier('D:/anaconda/envs/pytorch/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml')
    color = (0, 255, 0)

    while cap.isOpened():
        flag, frame = cap.read()
        frame = cv2.flip(frame, 1)  # 鏡像操作

        if not flag:
            break

        # 3.灰度轉(zhuǎn)換
        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 4.人臉檢測，1.2和2分別為圖片縮放比例和需要檢測的有效點(diǎn)數(shù)
        facerects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
        if len(facerects) > 0:  # 大于0則檢測到人臉
            for faceRect in facerects:  # 單獨(dú)框出每一張人臉
                x, y, w, h = faceRect

                # 5.畫圖
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 3)
        cv2.imshow("CaptureFace", frame)
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()


face_detection()  # 使用攝像頭
face_detection(useCamera=False)  # 使用視頻

?后續(xù)會為大家?guī)?基于dlib的人臉檢測? 效果會好很多

總結(jié)

提示：這里對文章進(jìn)行總結(jié)：
例如：以上就是今天要講的內(nèi)容，本文僅僅簡單介紹了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-545463.html

到了這里，關(guān)于基于opencv的人臉檢測（圖片、視頻、攝像頭）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！