這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python中如何基于OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)并保存的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來(lái)自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過(guò)有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶，將通過(guò)不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：主機(jī)域名、網(wǎng)站空間、營(yíng)銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、鐵山港網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。python可以做什么

Python是一種編程語(yǔ)言，內(nèi)置了許多有效的工具，Python幾乎無(wú)所不能，該語(yǔ)言通俗易懂、容易入門、功能強(qiáng)大，在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，例如最熱門的大數(shù)據(jù)分析，人工智能，Web開發(fā)等。

安裝opencv

如果安裝了pip的話，Opencv的在windows的安裝可以直接通過(guò)cmd命令pip install opencv-python(只需要主要模塊),也可以輸入命令pip install opencv-contrib-python(如果需要main模塊和contrib模塊)
詳情可以點(diǎn)擊此處

導(dǎo)入opencv

import cv2

所有包都包含haarcascade文件。這個(gè)文件很重要!!!
cv2.data.haarcascades可以用作數(shù)據(jù)文件夾的快捷方式。例如：

cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

代碼

#-*- coding: utf-8 -*-
# import openCV的庫(kù)
import cv2
import os, math, operator
from PIL import Image
from functools import reduce


###調(diào)用電腦攝像頭檢測(cè)人臉并截圖

def CatchPICFromVideo(window_name, path_name):
 cv2.namedWindow(window_name)

 #電腦攝像頭
 cap = cv2.VideoCapture(0)

 #告訴OpenCV使用人臉識(shí)別分類器
 classfier = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

 #檢測(cè)人臉后要畫的邊框的顏色
 color = (0, 255, 0)

 while cap.isOpened():
 ok, frame = cap.read() #讀取一幀數(shù)據(jù)
 if not ok:
  break

 grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #將當(dāng)前楨圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像

 #人臉檢測(cè)，1.2和2分別為圖片縮放比例和需要檢測(cè)的有效點(diǎn)數(shù)
 faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))
 if len(faceRects) > 0:  #大于0則檢測(cè)到人臉
  for faceRect in faceRects: #單獨(dú)框出每一張人臉
  x, y, w, h = faceRect

   #畫出矩形框
  cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)
  
  k = cv2.waitKey(100) #每0.1秒讀一次鍵盤
  if k == ord("z") or k == ord("Z"): #如果輸入z
   #將當(dāng)前幀保存為圖片
   img_name = path_name
   print(img_name)
   image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
   cv2.imwrite(img_name, image,[int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])
   break 
   
 #顯示圖像
 cv2.imshow(window_name, frame)
 #退出攝像頭界面
 c = cv2.waitKey(100)
 if c == ord("q") or c == ord("Q"): 
  break

 #釋放攝像頭并銷毀所有窗口
 cap.release()
 cv2.destroyAllWindows()


os.system("cls") #清屏
recogname = "recogface.jpg" #預(yù)存的人臉文件
CatchPICFromVideo("get face",recogname)

功能：

雖然能框住人臉，但是效率還不是很高。
按Z或z可以將框住的人臉截取保存

感謝各位的閱讀！關(guān)于“Python中如何基于OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)并保存”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)，如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

標(biāo)題名稱：Python中如何基于OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)并保存-創(chuàng)新互聯(lián)
文章路徑：http://weahome.cn/article/ddeejh.html