时间:2021-05-22
案例一 导入图片
思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口
# 1.导入库import cv2# 2.加载图片img = cv2.imread('a.png')# 3.创建窗口cv2.namedWindow('window 1 haha')# 4.显示图片cv2.imshow('window 1',img)# 5.暂停窗口cv2.waitKey(0)# 6.关闭窗口cv2.destroyAllWindows()案例二 在图片上添加人脸识别
思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口
# 1.导入库import cv2# 2.加载图片img = cv2.imread('a.png')# 3.加载人脸模型,opencv官网下载face = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 4.调整图片灰度:没必要识别颜色,灰度可以提高性能gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 5.检查人脸faces = face.detectMultiScale(gray)# 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),4)# 7.创建窗口 cv2.namedWindow('window 1 haha')# 8.显示图片cv2.imshow('window 1', img)# 9.暂停窗口cv2.waitKey(0)# 10.关闭窗口cv2.destroyAllWindows()案例三 调用摄像头
思路: 1.导入库 2.打开摄像头 3.获取摄像头实时画面 4.释放资源 5.关闭窗口
# 1.导入库import cv2# 2.打开摄像头capture = cv2.VideoCapture(0)# 3.获取摄像头实时画面cv2.namedWindow('camera')while True: #3.1 获取摄像头的帧画面 ret,frame = capture.read() #3.2 显示图片(渲染画面) cv2.imshow('window 1',frame) #3.3 暂停窗口 if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break # 4.释放资源capture.release()# 5.关闭窗口cv2.destroyAllWindows()案例四 摄像头识别人脸
思路: 1.导入库 2.加载人脸模型 3.打开摄像头 4.创建窗口 5.获取摄像头实时画面 6.释放资源 7.关闭窗口
# 1.导入库import cv2# 2.加载人脸模型face = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 3.打开摄像头capture = cv2.VideoCapture(0)# 4.创建窗口cv2.namedWindow('window 1')# 5.获取摄像头实时画面while True: # 5.1 获取摄像头的帧画面 ret,frame = capture.read() # 5.2 图片灰度调整 gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 5.3 检查人脸 faces = face.detectMultiScale(gray) # 5.4 标记人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 4) # 5.5 显示图片 cv2.imshow('camera',frame) # 5.6 暂停窗口 if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break# 6.释放资源capture.release()# 7.关闭窗口cv2.destroyAllWindows()以上就是简单的Python人脸识别系统的详细内容,更多关于Python人脸识别的资料请关注其它相关文章!
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