Python基于OpenCV实现人脸检测并保存
本文实例为大家分享了Python基于OpenCV实现人脸检测，并保存的具体代码，供大家参考，具体内容如下
安装opencv
如果安装了pip的话，Opencv的在windows的安装可以直接通过cmd命令pipinstallopencv-python(只需要主要模块),也可以输入命令pipinstallopencv-contrib-python(如果需要main模块和contrib模块)
详情可以点击此处
导入opencv
importcv2
所有包都包含haarcascade文件。这个文件很重要!!!
cv2.data.haarcascades可以用作数据文件夹的快捷方式。例如：
cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+"haarcascade_frontalface_default.xml")
代码
#-*-coding:utf-8-*-
#importopenCV的库
importcv2
importos,math,operator
fromPILimportImage
fromfunctoolsimportreduce
###调用电脑摄像头检测人脸并截图
defCatchPICFromVideo(window_name,path_name):
cv2.namedWindow(window_name)
#电脑摄像头
cap=cv2.VideoCapture(0)
#告诉OpenCV使用人脸识别分类器
classfier=cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+"haarcascade_frontalface_default.xml")
#检测人脸后要画的边框的颜色
color=(0,255,0)
whilecap.isOpened():
ok,frame=cap.read()#读取一帧数据
ifnotok:
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))
iflen(faceRects)>0:#大于0则检测到人脸
forfaceRectinfaceRects:#单独框出每一张人脸
x,y,w,h=faceRect
#画出矩形框
cv2.rectangle(frame,(x-10,y-10),(x+w+10,y+h+10),color,2)
k=cv2.waitKey(100)#每0.1秒读一次键盘
ifk==ord("z")ork==ord("Z"):#如果输入z
#将当前帧保存为图片
img_name=path_name
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])
break
#显示图像
cv2.imshow(window_name,frame)
#退出摄像头界面
c=cv2.waitKey(100)
ifc==ord("q")orc==ord("Q"):
break
#释放摄像头并销毁所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
os.system("cls")#清屏
recogname="recogface.jpg"#预存的人脸文件
CatchPICFromVideo("getface",recogname)
功能：
虽然能框住人脸，但是效率还不是很高。
按Z或z可以将框住的人脸截取保存
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。