基于opencv实现简单人脸检测

作用：在视频中自动检测出人脸

使用内容：灰度转换，分类器，矩形框选，圆形框选，摄像头读取及释放

代码逻辑：

先读取摄像头后，
对摄像头拍摄到的图片进行逐帧分析，
并对图像进行灰度转换后使用类选择器识别，
最后将识别出来的部分用矩形框和圆形框框选，
在把图片返回，
然后打印图片帧的坐标，
如果检测键盘摁下q那么解释结束循环
释放内存和摄像头。

import cv2 as cv

def face_detect_demo(img):

    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    face_detect = cv.CascadeClassifier('E:/opencv/opencv-4.6.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')

    face = face_detect.detectMultiScale(gray)

    for x, y, w, h in face:

        cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 0, 255), thickness=2)

        cv.circle(img, center=(x + w // 2, y + h // 2), radius=(w // 2), color=(255, 0, 0), thickness=2)

    cv.imshow('result', img)

# 读取摄像头

cap = cv.VideoCapture(0, cv.CAP_DSHOW)

# cap = cv.VideoCapture('picture/arti.mp4')

# 循环

while True:

    flag, frame = cap.read()

    if not flag:

        break

    face_detect_demo(frame)

    print(frame, frame.shape)

    if ord('q') == cv.waitKey(1):

        break

# 释放内存

cv.destroyAllWindows()

# 释放摄像头

cap.release()

总结：

主要是调用了opencv里面的分类器的库，需要注意的是圆形框选对象时计算好框选的位置范围。

巴特西

基于opencv实现简单人脸检测

作用：在视频中自动检测出人脸

使用内容：灰度转换，分类器，矩形框选，圆形框选，摄像头读取及释放

代码逻辑：

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