一、文章概述

本文將要講述的是Python環(huán)境下如何用OpenCV檢測(cè)人臉，本文的主要內(nèi)容分為：

1、檢測(cè)圖片中的人臉
2、實(shí)時(shí)檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的人臉
3、用運(yùn)設(shè)備的攝像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉

二：準(zhǔn)備工作

提前做的準(zhǔn)備：

• 安裝好Python3

• 下載安裝OpenCV庫(kù)，方法是pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi/simple

• 下載特征數(shù)據(jù)HAAR和LBP，這兩種數(shù)據(jù)都能實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉特征的提取，HAAR大多是小數(shù)計(jì)算所以運(yùn)算速度較慢，LBP大多是整數(shù)計(jì)算運(yùn)行速度較快。如圖所示，本次實(shí)例用紅框中的文本，其他的文本，比如第一個(gè)haarcascade_eye.xml是眼睛識(shí)別的文本，我們下次再用。
  注意：點(diǎn)擊下載HAAR和LBP的特征數(shù)據(jù)--------數(shù)據(jù)集下載

三、開(kāi)始講述

1、圖片人臉檢測(cè)

(1)代碼和說(shuō)明

import cv2 as cv
import numpy as np
def face_detect_demo():#人臉檢測(cè)函數(shù)
    gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)#把圖片變成灰度圖片，因?yàn)槿四樀奶卣餍枰诨叶葓D像中查找
    #以下分別是HAAR和LBP特征數(shù)據(jù)，任意選擇一種即可，注意：路徑中的‘/’和‘\’是有要求的
    # 通過(guò)級(jí)聯(lián)檢測(cè)器 cv.CascadeClassifier，加載特征數(shù)據(jù)
    # face_detector = cv.CascadeClassifier("D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
    face_detector = cv.CascadeClassifier(
        "D:/pyproject/cv_renlianjiance/lbpcascades/lbpcascade_frontalcatface.xml")
    #在尺度空間對(duì)圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)，第一個(gè)參數(shù)是哪個(gè)圖片，第二個(gè)參數(shù)是向上或向下的尺度變化，是原來(lái)尺度的1.02倍，第三個(gè)參數(shù)是在相鄰的幾個(gè)人臉檢測(cè)矩形框內(nèi)出現(xiàn)就認(rèn)定成人臉，這里是在相鄰的5個(gè)人臉檢測(cè)框內(nèi)出現(xiàn)，如果圖片比較模糊的話建議降低一點(diǎn)
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 5)
    for x, y, w, h in faces:#繪制結(jié)果圖
        #rectangle參數(shù)說(shuō)明，要繪制的目標(biāo)圖像，矩形的第一個(gè)頂點(diǎn)，矩形對(duì)角線上的另一個(gè)頂點(diǎn)，線條的顏色，線條的寬度
        cv.rectangle(src, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
        cv.imshow("result", src)#輸出結(jié)果圖
src = cv.imread("D:/pyproject/cv_renlianjiance/cvrenxiangpic/1.jpg")#圖片是JPG和png都可以
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)#創(chuàng)建繪圖窗口
cv.namedWindow("result", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
face_detect_demo()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()#作用是能正常關(guān)閉繪圖窗口
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(2)結(jié)果展示

2、視頻中的人臉檢測(cè)

(1)代碼和說(shuō)明

import cv2 as cv
import numpy as np
def face_detect_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # face_detector = cv.CascadeClassifier("D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
    face_detector = cv.CascadeClassifier("D:/pyproject/cv_renlianjiance/lbpcascades/lbpcascade_frontalcatface.xml")
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 5)
    for x, y, w, h in faces:
        cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    cv.imshow("result", image)
capture = cv.VideoCapture("D:/pyproject/cv_renlianjiance/video/1.mp4")
cv.namedWindow("result", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
while (True):
    #按幀讀取視頻，ret,frame是獲cap.read()方法的兩個(gè)返回值。其中ret是布爾值，如果讀取幀是正確的則返回True，如果文件讀取到結(jié)尾，它的返回值就為False。frame就是每一幀的圖像，是個(gè)三維矩陣。
    ret, frame = capture.read()
    # cv.flip函數(shù)表示圖像翻轉(zhuǎn)，沿y軸翻轉(zhuǎn), 0: 沿x軸翻轉(zhuǎn), <0: x、y軸同時(shí)翻轉(zhuǎn)
    frame = cv.flip(frame, 1)
    face_detect_demo(frame)
    #waitKey()方法本身表示等待鍵盤(pán)輸入，參數(shù)是1，表示延時(shí)1ms切換到下一幀圖像，對(duì)于視頻而言；
    c = cv.waitKey(10)
    if c == 27:#當(dāng)鍵盤(pán)按下‘ESC’退出程序
        break
#cv.waitKey(0)參數(shù)為0，如cv2.waitKey(0)只顯示當(dāng)前幀圖像，相當(dāng)于視頻暫停,；
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()#作用是能正常關(guān)閉繪圖窗口
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(2)結(jié)果展示

3、利用設(shè)備上的攝像頭進(jìn)行人臉檢測(cè)，其實(shí)和2中的代碼一樣，只是打開(kāi)攝像頭，而不是讀取視頻文件

代碼和說(shuō)明

import cv2 as cv
import numpy as np
def face_detect_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # face_detector = cv.CascadeClassifier("D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
    face_detector = cv.CascadeClassifier("D:/pyproject/cv_renlianjiance/lbpcascades/lbpcascade_frontalcatface.xml")
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 5)
    for x, y, w, h in faces:
        cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    cv.imshow("result", image)
capture = cv.VideoCapture(0)#其中的0表示電腦中的第一個(gè)相機(jī)
cv.namedWindow("result", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
while (True):
    #按幀讀取視頻，ret,frame是獲cap.read()方法的兩個(gè)返回值。其中ret是布爾值，如果讀取幀是正確的則返回True，如果文件讀取到結(jié)尾，它的返回值就為False。frame就是每一幀的圖像，是個(gè)三維矩陣。
    ret, frame = capture.read()
    # cv.flip函數(shù)表示圖像翻轉(zhuǎn)，沿y軸翻轉(zhuǎn), 0: 沿x軸翻轉(zhuǎn), <0: x、y軸同時(shí)翻轉(zhuǎn)
    frame = cv.flip(frame, 1)
    face_detect_demo(frame)
    #waitKey()方法本身表示等待鍵盤(pán)輸入，參數(shù)是1，表示延時(shí)1ms切換到下一幀圖像，對(duì)于視頻而言；
    c = cv.waitKey(10)
    if c == 27:#當(dāng)鍵盤(pán)按下‘ESC’退出程序
        break
#cv.waitKey(0)參數(shù)為0，如cv2.waitKey(0)只顯示當(dāng)前幀圖像，相當(dāng)于視頻暫停,；
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()#作用是能正常關(guān)閉繪圖窗口
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以上就是本文所有內(nèi)容，希望能幫到大家！！！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的opencv c++ 寻找矩形框_基于Python的OpenCV人脸检测！OpenCV太强了！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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