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千锋Python培训分享用Python实现摄像头实时人脸检测

时间:2020-07-30 14:00     来源:千锋教育 作者:刘老师

千锋Python培训分享用Python实现摄像头中的人脸检测,摄像头中的人脸检测也是人脸识别的一部分, 摄像头播放的画面本质上是按帧将图片拼凑起来的, 有图片的话,获取图片的中人脸呢再上一篇中我们已经涉及了想要进行人脸识别, 我们需要OpenCV, 还是先来说一下安装的问题

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  

pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

1.资料的准备

1.1 人脸特征数据文件的准备

安装完成之后, 我们想要进行人脸识别的话, 还需要一些表示人脸的特征数据, 这些数据文件是存放在

Python环境的安装包下的 ----> Lib ----> site packages ----> cv2 -----> data的文件夹中

如果忘记了Python环境的安装位置, 可以在命令提示符工具/终端上 输入指令where python

在data文件夹中存放的都是xml文件, 这些就是对应的特征数据文件, 将 haarcascade_frontalface_alt.xml 导入到你的编辑工具中,与当前编辑的文件在同一个目录下

1.2 替换图片的准备

我使用的是下面这张旺财脸 o(╥﹏╥)o

2. 代码的实现

材料都准备完毕了, 我们就开始写代码吧

import cv2
if __name__ == '__main__':
    # 根据人脸特征的数据 获取人脸检测器
    face_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt.xml')
    # 获取摄像头行为
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        # 从摄像头中按帧返回图片
        flag,frame = cap.read()
        if not flag : # 没有图片时flag为False
            break
        # 将获取的图片置灰 检测效率高一些
        face_zones = face_detector\
            .detectMultiScale(cv2.cvtColor(frame,
                                           code=cv2.COLOR_BGR2GRAY))
        # 获取检测到的人脸区域
        for x,y,w,h in face_zones:
            # 读取覆盖图片
            wc = cv2.imread('./head.png')
            wc = cv2.resize(wc,dsize = (w,h)) # 将该图片的大小重置为人脸的大小
            frame[y:y+h,x:x+w] = wc # 将人脸显示区域 替换成覆盖的图片
        cv2.imshow('wangcai',frame) # 显示图片
        key = cv2.waitKey(10)
        if key == ord('q'): # 输入q退出读取
            break
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()

结果显示:

 

 

 

摄像头中的人脸检测,也是人脸识别的一部分, 摄像头播放的画面本质上是按帧将图片拼凑起来的, 有图片的话,获取图片的中人脸呢再上一篇中我们已经涉及了

想要进行人脸识别, 我们需要OpenCV, 还是先来说一下安装的问题

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  

pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

1.资料的准备

1.1 人脸特征数据文件的准备

安装完成之后, 我们想要进行人脸识别的话, 还需要一些表示人脸的特征数据, 这些数据文件是存放在

Python环境的安装包下的 ----> Lib ----> site packages ----> cv2 -----> data的文件夹中

如果忘记了Python环境的安装位置, 可以在命令提示符工具/终端上 输入指令where python

在data文件夹中存放的都是xml文件, 这些就是对应的特征数据文件, 将 haarcascade_frontalface_alt.xml 导入到你的编辑工具中,与当前编辑的文件在同一个目录下

1.2 替换图片的准备

我使用的是下面这张旺财脸 o(╥﹏╥)o

2. 代码的实现

材料都准备完毕了, 我们就开始写代码吧

import cv2
if __name__ == '__main__':
    # 根据人脸特征的数据 获取人脸检测器
    face_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt.xml')
    # 获取摄像头行为
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        # 从摄像头中按帧返回图片
        flag,frame = cap.read()
        if not flag : # 没有图片时flag为False
            break
        # 将获取的图片置灰 检测效率高一些
        face_zones = face_detector\
            .detectMultiScale(cv2.cvtColor(frame,
                                           code=cv2.COLOR_BGR2GRAY))
        # 获取检测到的人脸区域
        for x,y,w,h in face_zones:
            # 读取覆盖图片
            wc = cv2.imread('./head.png')
            wc = cv2.resize(wc,dsize = (w,h)) # 将该图片的大小重置为人脸的大小
            frame[y:y+h,x:x+w] = wc # 将人脸显示区域 替换成覆盖的图片
        cv2.imshow('wangcai',frame) # 显示图片
        key = cv2.waitKey(10)
        if key == ord('q'): # 输入q退出读取
            break
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()

结果显示:

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