基于opencv实现简单人脸检测
作用:在视频中自动检测出人脸
使用内容:灰度转换,分类器,矩形框选,圆形框选,摄像头读取及释放
代码逻辑:
- 先读取摄像头后,
- 对摄像头拍摄到的图片进行逐帧分析,
- 并对图像进行灰度转换后使用类选择器识别,
- 最后将识别出来的部分用矩形框和圆形框框选,
- 在把图片返回,
- 然后打印图片帧的坐标,
- 如果检测键盘摁下q那么解释结束循环
- 释放内存和摄像头。
import cv2 as cv
def face_detect_demo(img):
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
face_detect = cv.CascadeClassifier('E:/opencv/opencv-4.6.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')
face = face_detect.detectMultiScale(gray)
for x, y, w, h in face:
cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 0, 255), thickness=2)
cv.circle(img, center=(x + w // 2, y + h // 2), radius=(w // 2), color=(255, 0, 0), thickness=2)
cv.imshow('result', img)
# 读取摄像头
cap = cv.VideoCapture(0, cv.CAP_DSHOW)
# cap = cv.VideoCapture('picture/arti.mp4')
# 循环
while True:
flag, frame = cap.read()
if not flag:
break
face_detect_demo(frame)
print(frame, frame.shape)
if ord('q') == cv.waitKey(1):
break
# 释放内存
cv.destroyAllWindows()
# 释放摄像头
cap.release()
总结:
主要是调用了opencv里面的分类器的库,需要注意的是圆形框选对象时计算好框选的位置范围。