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(python+cv2)做一个简单的摄像头人脸识别_cv2摄像头识别人脸

cv2摄像头识别人脸

编程语言用的是python,环境的话自己喜欢用哪个都ok,我用的是pycharm&anaconda

1.下面做编程准备

1)python环境

简单的直接上官网下载python就ok了,如果想搞个舒服的环境可以下载pycharm和anaconda,我的其他文章上有介绍,安装的话window就下win的版本,Linux的话就按照链接安装就可以

转跳链接:jetson安装pycharm和visual studio code

anaconda官网:https://www.anaconda.com/

安装完pycharm后要配置好anaconda环境哦~

后续可能会出pycharm配置anaconda教程

2)opencv-python库

window安装opencv-python库

打开命令提示符,也可以搜索cmd

 在命令框内输入pip命令安装opencv-python库

pip install opencv-python

 我这里已经安装好了,版本号是4.5.5.62

我们可以在环境内看看版本号,查看是否安装成功

  1. import cv2
  2. print(cv2.__version__)

显示版本号说明安装没问题 

2.开始编程

  1. import cv2
  2. print(cv2.__version__)
  3. import numpy as np
  4. frame_width = 640#设置输出窗口宽度
  5. frame_hight = 400#设置输出窗口宽度
  6. cap = cv2.VideoCapture (0)#打开摄像头
  7. while True :
  8. success,img = cap.read()#读取摄像头
  9. img = cv2.resize(img,(frame_width ,frame_width))#设置输出窗口
  10. face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") # 级联分类器
  11. img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#处理成灰度图
  12. face = face_cascade.detectMultiScale(img_gray, 1.1, 4)
  13. for (x,y,w,h) in face :#绘制识别矩形
  14. cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,255),2)
  15. cv2 .imshow("result",img)#输出图像
  16. if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):
  17. break

效果如下

 3.补充说明(级联分类器)

前期刚开始做来玩的话就直接用opencv-python库自带训练好的人脸识别级联分类器就好了,这是官方训练好的模型,如果项目不能运行的话,可以把人脸识别级联分类器复制到项目目录内

python位置:python\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml

anaconda位置:anaconda\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml


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