这篇文章给大家分享的是有关Python中如何基于OpenCV实现人脸检测并保存的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：主机域名、网站空间、营销软件、网站建设、铁山港网站维护、网站推广。python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

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。这个文件很重要!!!
cv2.data.haarcascades可以用作数据文件夹的快捷方式。例如：

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

代码

#-*- coding: utf-8 -*-
# import openCV的库
import cv2
import os, math, operator
from PIL import Image
from functools import reduce


###调用电脑摄像头检测人脸并截图

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

 #电脑摄像头
 cap = cv2.VideoCapture(0)

 #告诉OpenCV使用人脸识别分类器
 classfier = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")

 #检测人脸后要画的边框的颜色
 color = (0, 255, 0)

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

 grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将当前桢图像转换成灰度图像

 #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

   #画出矩形框
  cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)
  
  k = cv2.waitKey(100) #每0.1秒读一次键盘
  if k == ord("z") or k == ord("Z"): #如果输入z
   #将当前帧保存为图片
   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 
   
 #显示图像
 cv2.imshow(window_name, frame)
 #退出摄像头界面
 c = cv2.waitKey(100)
 if c == ord("q") or c == ord("Q"): 
  break

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


os.system("cls") #清屏
recogname = "recogface.jpg" #预存的人脸文件
CatchPICFromVideo("get face",recogname)

功能：

虽然能框住人脸，但是效率还不是很高。
按Z或z可以将框住的人脸截取保存

感谢各位的阅读！关于“Python中如何基于OpenCV实现人脸检测并保存”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

网站题目：Python中如何基于OpenCV实现人脸检测并保存-创新互联
文章位置：http://scyanting.com/article/ddeejh.html