使用python opencv实现人脸识别

一、opencv是什么？

::opencv 中文意思是（开源计算机视觉）open computer vision 的简写！
是由c++编写的软件库 支持windows mac linux 等系统 在python和java 都有接口支持。

二，代码

1.引入库

代码如下：

import numpy as np
import cv2

2.代码实现

代码如下：

# 以下先介绍 opencv 的一些方法

# VideoCapture() 方法是获取视频数据的 下面的路径只是示例 
#  如果方法内 参数为0  则是获取本地摄像头的图像数据
cap = cv2.VideoCapture('./laoliang.mp4')
print(cap)
#  read（）方法 会返回两个值 第一个是 bool类型 第二个是每一帧的图片数据
flag,frame  = cap.read()
print(flag,frame.shape)

# imshow() 方法是查看图片 第一个参数是给图片起一个名字 第二个参数读出来帧图像对象
cv2.imshow('laoliang',frame)
# waitKey() 方法必须有  不然程序会崩溃 参数为0是一直等待按下
cv2.waitKey(0)
# destroyAllWindows() 方法 释放所有的窗口资源
cv2.destroyAllWindows()
#查看每秒多少帧
cap.get(propId = cv2.CAP_PROP_FPS)

人脸数据文件你们不用去github 我使用的放下面：

1.opencv人脸数据资源
2.百度网盘提取
提取码 : l32z
就是cv2.CascadeClassifier(’./haarcascade_frontalface_default.xml’) 方法 里面的文件

完整代码如下：

# VideoCapture（0） 参数里面给0的话就是 调取本地的摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# CascadeClassifier() 使用级联分类器进行人脸识别 方法内的文件是我从github 上面下载下来的
#是一份人脸数据文件
detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
# 我使用的是 jupyter notebook 编辑工具 
while cap.isOpened():
    flag,frame = cap.read()
    # cvtColor() 方法是将设置为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    face_zone = detector.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.2,minNeighbors=5)
    print(face_zone)
    for x,y,w,h in face_zone:
    	# 调用方法画圆形框  也可以画矩形（rectangle()方法画矩形） 因为x y是左上角的点
    	# w 和 h 是宽和高 所以圆的中心点 x+w//2,y+h//2   半径：radius=w//2
        cv2.circle(frame,center = (x+w//2,y+h//2),radius=w//2,color=[0,0,255],thickness=2)
    
    # 当flag 为False 时 说明没有图片数据了 就跳出循环
    if flag == False:
        break
    cv2.imshow('liang',frame)
    
    # 当按下的键等于 ’q‘ 时  就跳出循环
    if ord('q') == cv2.waitKey(40):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
# 释放资源
cap.release()

效果如下：

总结

本次程序是用jupyter工具实现的 上面写了如何调用本地摄像头 对自己进行人脸识别
如果想将识别的视频保存下来，建议大家去了解一下cv2.VideoWriter() 方法，学到了希望兄弟们点个赞,谢谢大家！