python利用OpenCV2实现人脸检测

Python  /  管理员 发布于 7年前   193

最近，带领我的学生进行一个URTP项目设计，需要进行人脸识别。由于现在的OpenCV已经到了2.X版本，因此就不想用原来的1.X版本的代码，而网上存在的代码都是1.X版本的代码，尝试自己写一段2.X版本的代码，反复查阅资料，今天终于测试成功（很明显2.X版本的代码要比1.X的代码更简单），供大家好参考，代码如下：（2017年5月12日在python3.6.1下做一简单的修改）

import cv2import numpy as npcv2.namedWindow("test")#命名一个窗口cap=cv2.VideoCapture(1)#打开1号摄像头success, frame = cap.read()#读取一桢图像，前一个返回值是是否成功，后一个返回值是图像本身color = (0,0,0)#设置人脸框的颜色classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#定义分类器while success:  success, frame = cap.read()  size=frame.shape[:2]#获得当前桢彩色图像的大小  image=np.zeros(size,dtype=np.float16)#定义一个与当前桢图像大小相同的的灰度图像矩阵  image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将当前桢图像转换成灰度图像（这里有修改）  cv2.equalizeHist(image, image)#灰度图像进行直方图等距化  #如下三行是设定最小图像的大小  divisor=8  h, w = size  minSize=(int(w/divisor), int(h/divisor))#这里加了一个取整函数  faceRects = classfier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#人脸检测  if len(faceRects)>0:#如果人脸数组长度大于0    for faceRect in faceRects: #对每一个人脸画矩形框        x, y, w, h = faceRect        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color)  cv2.imshow("test", frame)#显示图像  key=cv2.waitKey(10)  c = chr(key & 255)  if c in ['q', 'Q', chr(27)]:    breakcv2.destroyWindow("test")

效果图：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。