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: ")) - 1
num = 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()

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