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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python学习笔记之视频人脸检测识别实例教程由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
前言 。
上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术，其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等.
下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧 。
案例 。
这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，通过读取一段视频来识别其中的人脸.
代码实现:
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|
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__
=
"小柒"
__blog__
=
"https://blog.52itstyle.vip/"
import
cv2
import
os
# 保存好的视频检测人脸并截图
def
catchpicfromvideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):
cv2.namedwindow(window_name)
# 视频来源
cap
=
cv2.videocapture(camera_idx)
# 告诉opencv使用人脸识别分类器
classfier
=
cv2.cascadeclassifier(os.getcwd()
+
"\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt.xml"
)
# 识别出人脸后要画的边框的颜色，rgb格式, color是一个不可增删的数组
color
=
(
0
,
255
,
0
)
num
=
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
# 将当前帧保存为图片
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),
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])
num
+
=
1
if
num > (catch_pic_num):
# 如果超过指定最大保存数量退出循环
break
# 画出矩形框
cv2.rectangle(frame, (x
-
10
, y
-
10
), (x
+
w
+
10
, y
+
h
+
10
), color,
2
)
# 显示当前捕捉到了多少人脸图片了，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着
font
=
cv2.font_hershey_simplex
cv2.puttext(frame,
'num:%d/100'
%
(num), (x
+
30
, y
+
30
), font,
1
, (
255
,
0
,
255
),
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)
# 超过指定最大保存数量结束程序
if
num > (catch_pic_num):
break
# 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__'
:
# 连续截100张图像
catchpicfromvideo(
"get face"
, os.getcwd()
+
"\\video\\kelake.mp4"
,
100
,
"e:\\videocapture"
)
|
动图有点花，讲究着看吧:
如果是捕捉摄像头，只需要改变以下代码即可:
|
1
2
|
# 如果获取摄像头，参数修改为 0 即可
cap
=
cv2.videocapture(
0
)
|
源码 。
https://gitee.com/52itstyle/python/tree/master/day09 。
总结 。
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我的支持.
原文链接：https://blog.52itstyle.vip/archives/3794/ 。
最后此篇关于Python学习笔记之视频人脸检测识别实例教程的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python学习笔记之视频人脸检测识别实例教程的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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