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基于python+opencv調(diào)用電腦攝像頭實現(xiàn)實時人臉眼睛以及微笑識別

發(fā)布日期:2022-01-23 10:43 | 文章來源:站長之家

本文教大家調(diào)用電腦攝像頭進(jìn)行實時人臉+眼睛識別+微笑識別,供大家參考,具體內(nèi)容如下

一、調(diào)用電腦攝像頭進(jìn)行實時人臉+眼睛識別

# 調(diào)用電腦攝像頭進(jìn)行實時人臉+眼睛識別,可直接復(fù)制粘貼運行
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml')
# 調(diào)用攝像頭攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
 # 獲取攝像頭拍攝到的畫面
 ret, frame = cap.read()
 faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 5)
 img = frame
 for (x,y,w,h) in faces:
  # 畫出人臉框,藍(lán)色,畫筆寬度微
  img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
  # 框選出人臉區(qū)域,在人臉區(qū)域而不是全圖中進(jìn)行人眼檢測,節(jié)省計算資源
  face_area = img[y:y+h, x:x+w]
  eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area)
  # 用人眼級聯(lián)分類器引擎在人臉區(qū)域進(jìn)行人眼識別,返回的eyes為眼睛坐標(biāo)列表
  for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
#畫出人眼框,綠色,畫筆寬度為1
cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),1)
  
 # 實時展示效果畫面
 cv2.imshow('frame2',img)
 # 每5毫秒監(jiān)聽一次鍵盤動作
 if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
  break
# 最后,關(guān)閉所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

二、調(diào)用電腦攝像頭進(jìn)行實時人臉+眼睛識別+微笑識別

import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml')
smile_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_smile.xml')
# 調(diào)用攝像頭攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
 # 獲取攝像頭拍攝到的畫面
 ret, frame = cap.read()
 faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)
 img = frame
 for (x,y,w,h) in faces:
  # 畫出人臉框,藍(lán)色,畫筆寬度微
  img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
  # 框選出人臉區(qū)域,在人臉區(qū)域而不是全圖中進(jìn)行人眼檢測,節(jié)省計算資源
  face_area = img[y:y+h, x:x+w]
  
  ## 人眼檢測
  # 用人眼級聯(lián)分類器引擎在人臉區(qū)域進(jìn)行人眼識別,返回的eyes為眼睛坐標(biāo)列表
  eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area,1.3,10)
  for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
#畫出人眼框,綠色,畫筆寬度為1
cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),1)
  
  ## 微笑檢測
  # 用微笑級聯(lián)分類器引擎在人臉區(qū)域進(jìn)行人眼識別,返回的eyes為眼睛坐標(biāo)列表
  smiles = smile_cascade.detectMultiScale(face_area,scaleFactor= 1.16,minNeighbors=65,minSize=(25, 25),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
  for (ex,ey,ew,eh) in smiles:
#畫出微笑框,紅色(BGR色彩體系),畫筆寬度為1
cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,0,255),1)
cv2.putText(img,'Smile',(x,y-7), 3, 1.2, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
  
 # 實時展示效果畫面
 cv2.imshow('frame2',img)
 # 每5毫秒監(jiān)聽一次鍵盤動作
 if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
  break
# 最后,關(guān)閉所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持本站。

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