python使用opencv实现人脸识别系统

Posted 2020-10-06

1.首先安装过python环境，在这里就不过说

   检测是否安装成功如下，在cmd中输入Python

   

 

2.安装numpy

  现在开始安装numpy，打开cmd，输入pip install numpy 

  我的电脑已经安装过了，忘记截屏了。就在网上找了图片

  

测试是否成功

3.安装opencv 
在官网自行下载，这里下载的是opencv2.4.10安装。 
### （1）复制cv2.pyd 
将”\\opencv\\build\\python\\2.7\\x64”或”\\opencv\\build\\python\\2.7\\x86”（根据python版本）文件夹中找到cv2.pyd”，复制到Python安装文件的”C:\\Python27\\Lib\\site-packages”文件夹中。 
测试： 

接下来利用opencv进行捕获摄像头

# -*- coding: utf-8 -*-
#该文件实现opencv 获取usb摄像头，展示实时画面
import cv2
import sys
from PIL import Image


def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):
    cv2.namedWindow(window_name)

    # 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)

    while cap.isOpened():
        ok, frame = cap.read()  # 读取一帧数据
        if not ok:
            break

            # 显示图像并等待10毫秒按键输入，输入‘q’退出程序
        cv2.imshow(window_name, frame)
        c = cv2.waitKey(10)
        if c & 0xFF == ord(‘q‘):
            break

            # 释放摄像头并销毁所有窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == ‘__main__‘:
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Usage:%s camera_id\\r\\n" % (sys.argv[0]))
    else:
        CatchUsbVideo("截取视频流", int(sys.argv[1]))

 

成功运行将是这个样子

接下来利用opencv的物体分类器实现人脸识别

# -*- coding: utf-8 -*-
#该项目实现人脸识别，使用opencv的haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸分类器

import cv2
import sys
from PIL import Image


def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):
    cv2.namedWindow(window_name)

    # 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)

    # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器
    classfier = cv2.CascadeClassifier("E:/project/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml")

    # 识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式
    color = (0, 255, 0)

    while cap.isOpened():
        ok, frame = cap.read()  # 读取一帧数据
        if not ok:
            break

            # 将当前帧转换成灰度图像
        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数
        faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
        if len(faceRects) > 0:  # 大于0则检测到人脸
            for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸
                x, y, w, h = faceRect
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)

        # 显示图像
        cv2.imshow(window_name, frame)
        c = cv2.waitKey(10)
        if c & 0xFF == ord(‘q‘):
            break

            # 释放摄像头并销毁所有窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == ‘__main__‘:
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Usage:%s camera_id\\r\\n" % (sys.argv[0]))
    else:
        CatchUsbVideo("face", int(sys.argv[1]))

效果如下