Python利用OpenCV2实现人脸检测

Recently, I led my students to design a URTP project and need to do face recognition. Since OpenCV has reached version 2.X, I don't want to use the original 1.X version code, and the code on the Internet is all 1.X version code. I tried to write a section of 2.X version code, reviewed the information repeatedly, and finally tested it successfully today (it is obvious that the 2.X version code is simpler than the 1.X code), for everyone's reference, the code is as follows: (made a simple modification in python3.6.1 on May 12, 2017)

import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")#Name a window
cap=cv2.VideoCapture(1)#Open camera 1
success, frame = cap.read()#Read a frame image, the previous return value is whether it is successful, and the next return value is the image itself
color = (0,0,0)#Set the color of the face box
classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#Define the classifier
while success:
 success, frame = cap.read()
 size=frame.shape[:2]#Get the size of the current frame color image
 image=np.zeros(size,dtype=np.float16)#Define a grayscale image matrix with the same size as the current frame image
 image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Convert the current frame image to a grayscale image (with modification here)
 cv2.equalizeHist(image, image)#Eguagliamento della distribuzione di histogramma dell'immagine in scala di grigio
 #Le seguenti tre righe stabiliscono la dimensione minima dell'immagine
 divisor=8
 h, w = size
 minSize=(int(w/divisor), int(h/divisor))#Aggiunto una funzione di intero
 faceRects = classfier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#Rilevamento facciale
 if len(faceRects)>0:#Se la lunghezza dell'array faceRects è maggiore di 0
  for faceRect in faceRects: #Disegna un rettangolo intorno a ogni faccia
    x, y, w, h = faceRect
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color)
 cv2.imshow("test", frame)#Visualizza l'immagine
 key=cv2.waitKey(10)
 c = chr(key & 255)
 if c in ['q', 'Q', chr(27)]:
  break
cv2.destroyWindow("test")

Immagine di esempio:

Questo è tutto il contenuto dell'articolo, spero che sia utile per il tuo studio e ti auguro di supportare e applaudire il tutorial.

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