python利用OpenCV2实现人脸检测

2024-12-21 02:57:16

最近，带领我的学生进行一个URTP项目设计，需要进行人脸识别。由于现在的OpenCV已经到了2.X版本，因此就不想用原来的1.X版本的代码，而网上存在的代码都是1.X版本的代码，尝试自己写一段2.X版本的代码，反复查阅资料，今天终于测试成功（很明显2.X版本的代码要比1.X的代码更简单），供大家好参考，代码如下：（2017年5月12日在python3.6.1下做一简单的修改）

import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")#命名一个窗口
cap=cv2.VideoCapture(1)#打开1号摄像头
success, frame = cap.read()#读取一桢图像，前一个返回值是是否成功，后一个返回值是图像本身
color = (0,0,0)#设置人脸框的颜色
classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#定义分类器
while success:
  success, frame = cap.read()
  size=frame.shape[:2]#获得当前桢彩色图像的大小
  image=np.zeros(size,dtype=np.float16)#定义一个与当前桢图像大小相同的的灰度图像矩阵
  image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将当前桢图像转换成灰度图像（这里有修改）
  cv2.equalizeHist(image, image)#灰度图像进行直方图等距化
  #如下三行是设定最小图像的大小
  divisor=8
  h, w = size
  minSize=(int(w/divisor), int(h/divisor))#这里加了一个取整函数
  faceRects = classfier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#人脸检测
  if len(faceRects)>0:#如果人脸数组长度大于0
    for faceRect in faceRects: #对每一个人脸画矩形框
        x, y, w, h = faceRect
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color)
  cv2.imshow("test", frame)#显示图像
  key=cv2.waitKey(10)
  c = chr(key & 255)
  if c in ['q', 'Q', chr(27)]:
    break
cv2.destroyWindow("test")

效果图：

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我们。

python使用opencv进行人脸识别

环境 ubuntu 12.04 LTS python 2.7.3 opencv 2.3.1-7 安装依赖 sudo apt-get install libopencv-* sudo apt-get install python-opencv sudo apt-get install python-numpy 示例代码 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os from PIL import Image, ImageDraw import cv d
详解如何用OpenCV + Python 实现人脸识别

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数
python实现人脸识别代码

从实时视频流中识别出人脸区域,从原理上看,其依然属于机器学习的领域之一,本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别.程序通过大量的人脸图片数据进行训练,利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型,如此即可识别出人脸.幸运的是,这些工作OpenCV已经帮我们做了,我们只需调用对应的API函数即可,先给出代码: #-*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name
python中使用OpenCV进行人脸检测的例子

OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的.而ubuntu正好提供了python-opencv这个包,用它可以方便地实现人脸检测的代码. 写代码之前应该先安装python-opencv: 复制代码代码如下: $ sudo apt-get install python-opencv 具体原理就不多说了,可以参考一下这篇文章.直接上源码. 复制代码代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- # face_detect.py # Face De
Python 40行代码实现人脸识别功能

前言很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了.这些人里包括曾经的我自己.其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难.今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别. 一点区分对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题.但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的.其实,人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸,而人
python结合opencv实现人脸检测与跟踪

模式识别课上老师留了个实验,在VC++环境下利用OpenCV库编程实现人脸检测与跟踪. 然后就开始下载opencv和vs2012,再然后,配置了好几次还是配置不成功,这里不得不吐槽下微软,软件做这么大,这么难用真的好吗? 于是就尝试了一下使用python完成实验任务,大概过程就是这样子的: 首先,配置运行环境: 下载opencv和python的比较新的版本,推荐opencv2.4.X和python2.7.X. 直接去官网下载就ok了,python安装时一路next就行,下载的opencv.exe
Python+OpenCV人脸检测原理及示例详解

关于opencv OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) .它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中.高层 API .它不依赖于其它的外部库 -- 尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费的.同时 OpenCV 提供了对硬件的访问,可以直接访问摄像头,并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graph
python+opencv实现的简单人脸识别代码示例

# 源码如下: #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os from PIL import Image, ImageDraw import cv def detect_object(image): '''检测图片,获取人脸在图片中的坐标''' grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1) cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GR
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最近,带领我的学生进行一个URTP项目设计,需要进行人脸识别.由于现在的OpenCV已经到了2.X版本,因此就不想用原来的1.X版本的代码,而网上存在的代码都是1.X版本的代码,尝试自己写一段2.X版本的代码,反复查阅资料,今天终于测试成功(很明显2.X版本的代码要比1.X的代码更简单),供大家好参考,代码如下:(2017年5月12日在python3.6.1下做一简单的修改) import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow("test")#命
python利用Opencv实现人脸识别功能

本文实例为大家分享了python利用Opencv实现人脸识别功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下首先:需要在在自己本地安装opencv具体步骤可以问度娘如果从事于开发中的话建议用第三方的人脸识别(推荐阿里) 1.视频流中进行人脸识别 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(w
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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pip install opencv-python(只需要主要模块),也可以输入命令pip install opencv-contrib-python(如果需要main模块和contrib模块) 详情可以点击此处导入opencv import cv2 所有包都包含haarcascade文件.这
python利用opencv实现颜色检测

本文实例为大家分享了python利用opencv实现颜色检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下需要实现倒车辅助标记检测的功能,倒车辅助标记颜色已经确定了,所以不需要使用深度学习的方法,那样成本太高了,直接可以使用颜色检测的方法. 1.首先需要确定待检测目标的HSV值 import cv2 img = cv2.imread('l3.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COL
Android 利用OpenCV制作人脸检测APP

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python使用dlib进行人脸检测和关键点的示例

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8-*- # file: {NAME}.py # @author: jory.d # @contact: dangxusheng163@163.com # @time: 2020/04/10 19:42 # @desc: 使用dlib进行人脸检测和人脸关键点 import cv2 import numpy as np import glob import dlib FACE_DETECT_PATH = '/home/b
C++利用opencv实现人脸检测

小编所有的帖子都是基于unbuntu系统的,当然稍作修改同样试用于windows的,经过小编的绞尽脑汁,把刚刚发的那篇python 实现人脸和眼睛的检测的程序用C++ 实现了,当然,也参考了不少大神的博客,下面我们就一起来看看: Linux系统下安装opencv我就再啰嗦一次,防止有些人没有安装没调试出来喷小编的程序是个坑, sudo apt-get install libcv-dev sudo apt-get install libopencv-dev 看看你的usr/share/opencv
基于python OpenCV实现动态人脸检测

本文实例为大家分享了python动态人脸检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下直接上代码: 按Q退出 import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow("test") cap = cv2.VideoCapture(0) #加载摄像头录制 # cap = cv2.VideoCapture("test.mp4") #打开视频文件 success, frame = cap.read() # classifier = cv2.C

python利用OpenCV2实现人脸检测

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