Python opencv 检测视频中人脸并将人脸保存_人脸检测后并截图

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Python opencv 检测视频人脸并保存到指定文件夹（可指定裁剪数量）；该人脸数据获取方式可用于训练人脸识别分类器。

主要使用到了opencv中的级联检测器。 

import os
import cv2
 
 
def load_img(path, name, mun=30, add_with=0):
    if not os.path.exists(path):
        os.mkdir(path)
    # 获取人脸识别模型
    classfier = cv2.CascadeClassifier(
        './cascade_files/haarcascade_frontalface_alt.xml')
    # 创建一个窗口
    cv2.namedWindow('face')
    # 打开第一个个摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    # 输入视频
    #cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')
    # 根据摄像头设置IP及rtsp端口
    # url='rtsp://admin:admin@192.168.0.104:8554/live'
    # cap = cv2.VideoCapture(url)
    i = 0  # 计数
    if cap.isOpened():
        while i < mun:
            ok, frame = cap.read()   # 读取一帧图片
            if not ok:
                continue
 
            faces = classfier.detectMultiScale(frame, 1.2, 3, minSize=(32, 32))
 
            if len(faces) > 0:
                for face in faces:
                    x, y, w, h = face
 
                    img = frame[y-add_with:y+h+add_with,
                                x-add_with:x+w+add_with]
                    # 显示人脸框
                    # cv2.rectangle(frame, (x-add_with, y-add_with),
                    #               (x+w+add_with, y+h+add_with), (0, 255, 0), 2)
                    save_path = path+'/'+name+'_'+str(i)+'.jpg'
                    print(save_path)
                    img2 = cv2.resize(img, (112, 112))
                    cv2.imwrite(save_path, img2)
                    i += 1
 
            cv2.imshow('face', frame)
            c = cv2.waitKey(10)
            if c & 0xFF == ord('q'):
                break
 
        cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
 
 
if __name__ == '__main__':
    # 第一个参数为保存图片的路径
    # 第二个参数为保存图片名字的开头
    # 第三个参数为图片的数量
    # 第四个参数可以调节图片的大小
    load_img('./image/lq', 'lq', 30, 0)