简单的Python人脸识别系统
案例一导入图片
思路:1.导入库2.加载图片3.创建窗口4.显示图片5.暂停窗口6.关闭窗口
#1.导入库
importcv2
#2.加载图片
img=cv2.imread('a.png')
#3.创建窗口
cv2.namedWindow('window1haha')
#4.显示图片
cv2.imshow('window1',img)
#5.暂停窗口
cv2.waitKey(0)
#6.关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
案例二在图片上添加人脸识别
思路:1.导入库2.加载图片3.加载人脸模型4.调整图片灰度5.检查人脸6.标记人脸7.创建窗口8.显示图片9.暂停窗口10.关闭窗口
#1.导入库
importcv2
#2.加载图片
img=cv2.imread('a.png')
#3.加载人脸模型,opencv官网下载
face=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
#4.调整图片灰度:没必要识别颜色,灰度可以提高性能
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
#5.检查人脸
faces=face.detectMultiScale(gray)
#6.标记人脸for(x,y,w,h)infaces:
#里面有4个参数1.写图片2.坐标原点3.识别大小4.颜色5.线宽
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),4)
#7.创建窗口
cv2.namedWindow('window1haha')
#8.显示图片
cv2.imshow('window1',img)
#9.暂停窗口
cv2.waitKey(0)
#10.关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
案例三调用摄像头
思路:1.导入库2.打开摄像头3.获取摄像头实时画面4.释放资源5.关闭窗口
#1.导入库
importcv2
#2.打开摄像头
capture=cv2.VideoCapture(0)
#3.获取摄像头实时画面
cv2.namedWindow('camera')
whileTrue:
#3.1获取摄像头的帧画面
ret,frame=capture.read()
#3.2显示图片(渲染画面)
cv2.imshow('window1',frame)
#3.3暂停窗口
ifcv2.waitKey(5)&0xFF==ord('q'):
break
#4.释放资源
capture.release()
#5.关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
案例四摄像头识别人脸
思路:1.导入库2.加载人脸模型3.打开摄像头4.创建窗口5.获取摄像头实时画面6.释放资源7.关闭窗口
#1.导入库
importcv2
#2.加载人脸模型
face=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
#3.打开摄像头
capture=cv2.VideoCapture(0)
#4.创建窗口cv2.namedWindow('window1')
#5.获取摄像头实时画面
whileTrue:
#5.1获取摄像头的帧画面
ret,frame=capture.read()
#5.2图片灰度调整
gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
#5.3检查人脸
faces=face.detectMultiScale(gray)
#5.4标记人脸
for(x,y,w,h)infaces:
#里面有4个参数1.写图片2.坐标原点3.识别大小4.颜色5.线宽
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),4)
#5.5显示图片
cv2.imshow('camera',frame)
#5.6暂停窗口
ifcv2.waitKey(5)&0xFF==ord('q'):
break
#6.释放资源
capture.release()
#7.关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
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