Python学习案例之视频人脸检测识别

• 2019 年 12 月 9 日
• 筆記

前言

上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术，其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。

案例

这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，通过读取一段视频来识别其中的人脸。

代码实现：

# -*- coding: utf-8 -*-  __author__ = "小柒"  __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/"  import cv2  import os      # 保存好的视频检测人脸并截图  def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):      cv2.namedWindow(window_name)        # 视频来源      cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)        # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器      classfier = cv2.CascadeClassifier(os.getcwd()+"\haarcascade\haarcascade_frontalface_alt.xml")        # 识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式, color是一个不可增删的数组      color = (0, 255, 0)        num = 0      while cap.isOpened():          ok, frame = cap.read()  # 读取一帧数据          if not ok:              break            grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 将当前桢图像转换成灰度图像            # 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 = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))          if len(faceRects) > 0:  # 大于0则检测到人脸              for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸                  x, y, w, h = faceRect                    # 将当前帧保存为图片                  img_name = "%s/%d.jpg" % (path_name, num)                  # print(img_name)                  image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]                  cv2.imwrite(img_name, image, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])                    num += 1                  if num > (catch_pic_num):  # 如果超过指定最大保存数量退出循环                      break                    # 画出矩形框                  cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)                    # 显示当前捕捉到了多少人脸图片了，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着                  font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX                  cv2.putText(frame, 'num:%d/100' % (num), (x + 30, y + 30), font, 1, (255, 0, 255), 4)                    # 超过指定最大保存数量结束程序          if num > (catch_pic_num): break            # 显示图像          cv2.imshow(window_name, frame)          c = cv2.waitKey(10)          if c & 0xFF == ord('q'):              break                # 释放摄像头并销毁所有窗口      cap.release()      cv2.destroyAllWindows()      if __name__ == '__main__':      # 连续截100张图像      CatchPICFromVideo("get face", os.getcwd()+"\video\kelake.mp4", 100, "E:\VideoCapture")

动图有点花，讲究着看吧：

如果是捕捉摄像头，只需要改变以下代码即可：

# 如果获取摄像头，参数修改为 0 即可  cap = cv2.VideoCapture(0)

源码

https://gitee.com/52itstyle/Python/tree/master/Day09