# 导入库
import cv2
cam = cv2.VideoCapture(0)
# 设置宽度,高度
cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
# 加载库 haarcascade_frontalface_default.xml
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
while(True):
# 从摄像头获取图片
ret, img = cam.read()
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用 haarcascade 进行人脸检测
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
# 画人脸框
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow('image', img)
# 按q退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()
Python、Open CV 进行人脸识别。
于 2022-04-05 17:25:10 首次发布
该博客介绍了一种利用OpenCV库进行实时人脸识别的方法。通过设置摄像头参数,将捕获的帧转换为灰度图像,并应用预先训练的Haar级联分类器检测人脸。在检测到人脸后,会在图像上绘制矩形框。用户可以通过按'q'键退出程序。这是一个验证OpenCV安装和人脸检测功能的有效方法。

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