python opencv人脸检测提取及保存方法

注意这里提取到的人脸图片的保存地址要改成自己要保存的地址

opencv人脸的检测模型的路径也要更改为自己安装的opencv的人脸检测模型的路径

import cv2
save_path = 'F:\\face_photo_save\\chenym\\'
cascade = cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv249\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
cap = cv2.VideoCapture(0)
i = 0
while True:
 ret,frame = cap.read()
 gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 rect = cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.3,minNeighbors=9,minSize=(50,50),flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE)
 print "rect",rect
 if not rect is ():
  for x,y,z,w in rect:
   roiImg = frame[y:y+w,x:x+z]
   cv2.imwrite(save_path+str(i)+'.jpg',roiImg)
   cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+z,y+w),(0,0,255),2)
   i +=1
 cv2.imshow('frame',frame)
 if cv2.waitKey(1) &0xFF == ord('q'):
  break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上这篇python opencv人脸检测提取及保存方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • OpenCV-Python 摄像头实时检测人脸代码实例

    OpenCV-Python 摄像头实时检测人脸代码实例

    参考 OpenCV摄像头使用 代码 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(4) # 使用第5个摄像头(我的电脑插了5个摄像头) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载人脸特征库 while(True): ret, frame = cap.read() # 读取一帧的图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_

  • 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基于OpenCV实现视频的人脸检测

    本文实例为大家分享了基于OpenCV实现视频的人脸检测具体代码,供大家参考,具体内容如下 前提条件 1.摄像头 2.已安装Python和OpenCV3 代码 import cv2 import sys import logging as log import datetime as dt from time import sleep cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml" faceCascade = cv2.CascadeCla

  • Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测

    Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测

    本文实例为大家分享了Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.安装opencv 首先参考其他文章安装pip. 之后以管理员身份运行命令提示符,输入以下代码安装opencv pip install --user opencv-python 可以使用以下代码测试安装是否成功 #导入opencv模块 import cv2 #捕捉帧,笔记本摄像头设置为0即可 capture = cv2.VideoCapture(0) #循环显示帧 while(Tru

  • Python3.6.0+opencv3.3.0人脸检测示例

    网上有很多关于Python+opencv人脸检测的例子,并大都附有源程序.但是在实际使用时依然会遇到这样或者那样的问题,在这里给出常见的两种问题及其解决方法. 先给出源代码:(如下) import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow("test") cap=cv2.VideoCapture(0) success,frame=cap.read() classifier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade

  • python利用OpenCV2实现人脸检测

    python利用OpenCV2实现人脸检测

    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结合opencv实现人脸检测与跟踪

    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

  • 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+OpenCV人脸检测原理及示例详解

    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人脸检测提取及保存方法

    注意这里提取到的人脸图片的保存地址要改成自己要保存的地址 opencv人脸的检测模型的路径也要更改为自己安装的opencv的人脸检测模型的路径 import cv2 save_path = 'F:\\face_photo_save\\chenym\\' cascade = cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv249\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml&q

  • Python+Opencv文本检测的实现

    Python+Opencv文本检测的实现

    目录 EAST 深度学习文本检测器 项目结构 实施说明 使用 OpenCV 实现我们的文本检测器 OpenCV 文本检测结果 视频文字检测结果 在本教程中,您将学习如何使用 OpenCV 使用 EAST 文本检测器检测图像中的文本. EAST 文本检测器要求我们在我们的系统上运行 OpenCV 3.4.2 或 OpenCV 4 . 论文原文 代码地址 原文 在今天教程的第一部分中,我将讨论为什么在自然场景图像中检测文本会如此具有挑战性. 从那里我将简要讨论 EAST 文本检测器,我们为什么使用它

  • python实现人脸检测的简单实例

    python实现人脸检测的简单实例

    目录 OpenCV 代码结果: 方法如下: 完整代码: 总结 OpenCV OpenCV 是计算机视觉领域最受欢迎的开源库,起初它由 C/C ++ 编写,现在用 Python 也能使用. OpenCV 可以使用机器学习算法搜索图像中的人脸.由于人脸比较复杂,所以并没有一种简单的测试可以告诉我们它是否发现了人脸.但是,算法能够匹配到数千个很小的模式和特征.算法会将识别人脸的任务分解为几千个非常非常小的任务,像这种很小的任务,解决起来就比较容易了.这样的微小任务就被称为分类器. 代码结果: 方法如下

  • Python+OpenCV人脸识别签到考勤系统实现(新手入门)

    Python+OpenCV人脸识别签到考勤系统实现(新手入门)

    前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计,系统实现功能:1.人员人脸识别并完成签到/签退2.考勤时间计算3.保存考勤数据为CSV格式(Excel表格) PS:本系统2D人脸识别,节约了繁琐的人脸识别训练部分,简洁快捷 该项目为测试版,正式版会加入更多的功能,持续更新中…测试版项目地址我会放到结尾 项目效果图 系统初始化登陆界面 主界面展示图: 签到功能展示 签退功能展示 后台签到数据记录 是否签到/退判断 项目需要的环境 核心环境: OpenCV-Python 4.5.5.64 face_re

  • 基于Python的人脸检测与分类过程详解

    基于Python的人脸检测与分类过程详解

    目录 人脸识别 算法简介 人脸检测 简述 数据集介绍 算法介绍 测试网络 结果预览 人脸识别 算法简介 我们的算法可以分成两个部分,识别人脸位置和确定人脸分类.这两个部分可以看成:1.检测出人脸之间相似性.2.检测出人脸之间不同性.由于这两项工作截然相反,所以我们使用了两个网络来分别完成这两项工作. 人脸检测 简述 我们的人脸检测网络采用了和Faster RCNN类似的策略,但我们在ROI Polling上进行了创新,兼顾了小目标检测和大目标检测,为此,我们还使用了改进后的RESNET101_V

  • Python+Opencv实现物体尺寸测量的方法详解

    Python+Opencv实现物体尺寸测量的方法详解

    目录 1.效果展示 2.项目介绍 3.项目搭建 4.utils.py文件代码展示与讲解 5.项目代码展示与讲解 6.项目资源 7.项目总结 1.效果展示 我们将以两种方式来展示我们这个项目的效果. 下面这是视频的实时检测,我分别用了盒子和盖子来检测,按理来说效果不应该怎么差的,但我实在没有找到合适的背景与物体.且我的摄像头使用的是外设,我不得不手持,所以存在一点点的抖动,但我可以保证,它是缺少了适合检测物体与背景. 我使用手机拍了一张照片并经过了ps修改了背景,效果不错. 2.项目介绍 本项目中

  • Python+OpenCV实现信用卡数字识别的方法详解

    Python+OpenCV实现信用卡数字识别的方法详解

    目录 一.模板图像处理 二.信用卡图片预处理 一.模板图像处理 (1)灰度图.二值图转化 template = cv2.imread('C:/Users/bwy/Desktop/number.png') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv_show('template_gray', template_gray) # 形成二值图像,因为要做轮廓检测 ret, template_thresh = cv2.thre

  • python+opencv轮廓检测代码解析

    首先大家可以对OpenCV有个初步的了解,可以参考:简单了解OpenCV 轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线.检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用. 在轮廓检测之前,首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测.在OpenCV中,寻找的物体是白色的,而背景必须是黑色的,因此图片预处理时必须保证这一点. import cv2 #读入图片 img = cv2.imread("1.png") # 必须先转化成灰度图 gray = cv2

  • Python OpenCV 调用摄像头并截图保存功能的实现代码

    0x01 OpenCV安装 通过命令pip install opencv-python 安装 pip install opencv-python 0x02  示例 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头 while(1): # get a frame ret, frame = cap.read() # show a frame cv2.imshow("capture", frame) #生成摄像头窗口 if cv2.waitKey(1)

随机推荐