Python學習案例之視訊人臉檢測識別
前言
上一篇 博文 與大家分享了簡單的圖片人臉識別技術,其實在實際應用中,很多是通過視訊流的方式進行識別,比如人臉識別通道門禁考勤系統、人臉動態跟蹤識別系統等等。
案例
這裡我們還是使用 opencv 中自帶了 haar人臉特徵分類器,通過讀取一段視訊來識別其中的人臉。
程式碼實現:
# -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" import cv2 import os # 儲存好的視訊檢測人臉並截圖 def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name): cv2.namedWindow(window_name) # 視訊來源 cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) # 告訴OpenCV使用人臉識別分類器 classfier = cv2.CascadeClassifier(os.getcwd()+"\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt.xml") # 識別出人臉後要畫的邊框的顏色,RGB格式, color是一個不可增刪的陣列 color = (0, 255, 0) num = 0 while cap.isOpened(): ok, frame = cap.read()# 讀取一幀資料 if not ok: break grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 將當前楨影象轉換成灰度影象 # 人臉檢測,1.2和2分別為圖片縮放比例和需要檢測的有效點數 faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) if len(faceRects) > 0:# 大於0則檢測到人臉 for faceRect in faceRects:# 單獨框出每一張人臉 x, y, w, h = faceRect # 將當前幀儲存為圖片 img_name = "%s/%d.jpg" % (path_name, num) # 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]) num += 1 if num > (catch_pic_num):# 如果超過指定最大儲存數量退出迴圈 break # 畫出矩形框 cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2) # 顯示當前捕捉到了多少人臉圖片了,這樣站在那裡被拍攝時心裡有個數,不用兩眼一抹黑傻等著 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(frame, 'num:%d/100' % (num), (x + 30, y + 30), font, 1, (255, 0, 255), 4) # 超過指定最大儲存數量結束程式 if num > (catch_pic_num): break # 顯示影象 cv2.imshow(window_name, frame) c = cv2.waitKey(10) if c & 0xFF == ord('q'): break # 釋放攝像頭並銷燬所有視窗 cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': # 連續截100張影象 CatchPICFromVideo("get face", os.getcwd()+"\\video\\kelake.mp4", 100, "E:\\VideoCapture")
動圖有點花,講究著看吧:
如果是捕捉攝像頭,只需要改變以下程式碼即可:
# 如果獲取攝像頭,引數修改為 0 即可 cap = cv2.VideoCapture(0)