怎么基于pythonOpenCV实现动态人脸检测-创新互联
小编给大家分享一下怎么基于python OpenCV实现动态人脸检测，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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.CascadeClassifier("/Users/yuki/anaconda/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")
# 确保此xml文件与该py文件在一个文件夹下，否则将这里改为绝对路径
#haarcascade_frontalface_default.xml
classifier = cv2.CascadeClassifier("/Users/yuki/anaconda/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
# 确保此xml文件与该py文件在一个文件夹下，否则将这里改为绝对路径
while success:
success, frame = cap.read()
size = frame.shape[:2]
image = np.zeros(size, dtype=np.float16)
image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.equalizeHist(image, image)
divisor = 8
h, w = size
minSize = (w // divisor, h // divisor)
faceRects = classifier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, minSize)
if len(faceRects) > 0:
for faceRect in faceRects:
x, y, w, h = faceRect
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+h,y+w),(0,255,0),2)
#锁定 眼和嘴巴
#cv2.circle(frame, (x + w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8), (255, 0, 0)) # 左眼
#cv2.circle(frame, (x + 3 * w //4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8), (255, 0, 0)) #右眼
#cv2.rectangle(frame, (x + 3 * w // 8, y + 3 * h // 4), (x + 5 * w // 8, y + 7 * h // 8), (255, 0, 0))#嘴巴
cv2.imshow("test", frame)
key = cv2.waitKey(10)
c = chr(key & 255)
if c in ['q', 'Q', chr(27)]:
break
cv2.destroyWindow("test")以上是“怎么基于python OpenCV实现动态人脸检测”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
网站题目：怎么基于pythonOpenCV实现动态人脸检测-创新互联
当前地址：http://scyanting.com/article/dhhjee.html
