OpenCV Python 学习笔记（五） 人脸识别

从电脑自带的摄像头（也可以是USB摄像头或者录好的视频）中识别人脸

OpenCV提供了多种分类器，有识别眼睛的，有识别身体的，有识别笑脸的，还有识别猫脸的。用Python的话一般得自己下载opencv的完整压缩包，将其中的data文件夹解压到工作目录下。

下载地址：opencv

代码：

import cv2# 告诉OpenCV使用人脸识别分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier("data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")# 打开摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while cap.isOpened():    ok, frame = cap.read()    if not ok:        break        # 将当前帧转换成灰度图像    grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    #  人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数    faceRects = face_cascade.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))    if len(faceRects) > 0:        # 单独框出每一张人脸        for faceRect in faceRects:            x, y, w, h = faceRect            # 标出人脸            cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), (0, 0, 255),                      2)    # 显示图像    cv2.imshow('who are you', frame)    k = cv2.waitKey(10)    if k == ord('q'):        break# 释放摄像头并销毁所有窗口cap.release()cv2.destroyAllWindows()

如果需要用摄像头截取人脸，用作机器学习的训练集的话，可以在代码中加上几句话让它在识别到人脸时切割并存储图像

import cv2# 告诉OpenCV使用人脸识别分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier("data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")# 输入要截取的图像数目Max_num = int(input("Picture Number: ")) - 1num = 0# 打开摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while cap.isOpened():    ok, frame = cap.read()    if not ok:        break    # 将当前帧转换成灰度图像    grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # 人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数    faceRects = face_cascade.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))    if len(faceRects) > 0:        # 单独框出每一张人脸        for faceRect in faceRects:            x, y, w, h = faceRect            # 'img'是当前目录下存储图片的文件夹            img_name = '%s/%d.jpg' % ('img', num)            image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]            # 存储图片            cv2.imwrite(img_name, image)            num += 1            if num > Max_num:                break            cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), (0, 0, 255), 2)    if num > Max_num:        break    # 显示图像    cv2.imshow('who are you', frame)    k = cv2.waitKey(10)    if k == ord('q'):        break# 释放摄像头并销毁所有窗口cap.release()cv2.destroyAllWindows()