opencv|OpenCV-Python实现实时人脸检测（附源码） python|人脸识别

OpenCV杂谈_01
一. 需要做的前期准备

环境配置
Python版本： 3.7.6
用到的功能包： opencv-python （4.2.0.32）、numpy （1.20.2）
导入他人训练好的 OpenCV cascade 文件
haarcascade_frontalface_default.xml （也可以用其他.xml文件用于做不同的检测，比如全身、人眼等等）下载链接在此：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
一个用的顺手的IDE（本人推荐Pycharm）

二. 源码如下（需要稍做路径上的调整）

import cv2# 打开电脑自带的摄像头，并进行一些配置 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, 640) cap.set(4, 480) cap.set(10, 50)# 读取 cascade 文件 faceCascade = cv2.CascadeClassifier("Resources/haarcascade_frontalface_default.xml")# 改成自己存放.xml文件的路径# 对视频中的每一帧进行人脸的捕捉和添加 bounding box 操作 while True: ret, frame = cap.read() frameGray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 转换为灰度图像 detectionResult = faceCascade.detectMultiScale(frameGray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) if len(detectionResult) > 0: for detection in detectionResult: x, y, w, h = detection cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), (255, 0, 0), 2)# 加 bounding box cv2.putText(frame, "human faces", (x, y + h), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 0, 0), 2)# 给 bounding box 加注解 cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):# 按“q”键退出程序 break

三. 结果展示 【opencv|OpenCV-Python实现实时人脸检测（附源码）】
四. 感悟与分享