opencv视频流|实现视频中的人脸检测

i-LucAs

于 2020-03-24 15:09:25 发布

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分类专栏： # 人脸识别文章标签： opencv 计算机视觉人脸识别

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本文介绍了一种利用OpenCV库进行人脸检测的方法。通过调用haarcascade_frontalface_default.xml分类器，实现了从摄像头捕获的视频帧中检测单个及多个面部的功能。程序读取视频帧，将其转换为灰度图像，然后使用分类器检测面部位置，并在原始彩色图像上绘制矩形框来标记检测到的面部。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2
 
detector = cv2.CascadeClassifier('D:\opencv-4.2.0\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml')

#打开笔记本摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    #读视频帧
    ret, img = video_capture.read()
    
    #转为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    #调用分类器进行检测
    faces = detector.detectMultiScale(
            gray,
            scaleFactor=1.1,
            minNeighbors=5,
            minSize=(30,30),
            #flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE)
    )
    
    #画矩形框
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
    
    #显示视频
    cv2.imshow('Ying_Wu', img)
    
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

#关闭摄像头设备
video_capture.release()
#关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()