人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(视频人脸检测)

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上期文章我们分享了opencv识别图片中的人脸,OpenCV图片人脸检测,本期我们分享一下如何从视频中检测到人脸

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(视频人脸检测)

视频人脸检测

OpenCV打开摄像头特别简单,只需要如下一句代码

capture = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头

打开摄像头后,我们使用如下一句代码,来获取视频中的图片(每帧图片)

ret, frame = capture.read() # 读取

有了图片我们就可以按照图片的识别方式来检测人脸了

有了以上的2句代码,再加上上期的图片识别,就可以从视频中检测人脸了

完整代码:

import cv2

capture = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头

face = cv2.CascadeClassifier(r'D:Program Files (x86)Anaconda3pkgslibopencv-3.4.1-h875b8b8_3Libraryetchaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml') # 导入人脸模型

cv2.namedWindow('摄像头') # 获取摄像头画面

while True:

ret, frame = capture.read() # 读取视频图片

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 灰度

faces = face.detectMultiScale(gray,1.1,3,0,(100,100))

for (x, y, w, h) in faces: # 5个参数,一个参数图片 ,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), 2)

cv2.imshow('摄像头', frame) # 显示

if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):

break

capture.release() # 释放资源

cv2.destroyAllWindows() # 关闭窗口

opencv中人脸检测使用的是 detectMultiScale函数,小编使用手机播放一段视频,截取了几张人脸检测的图片

detectMultiScale(

const Mat& image,

CV_OUT vector<Rect>& objects,

double scaleFactor = 1.1,

int minNeighbors = 3,

int flags = 0,

Size minSize = Size(),

Size maxSize = Size()

);

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(视频人脸检测)

识别视频中的人脸

函数介绍:

参数1: image--待检测图片,一般为灰度图像加快检测速度;

参数2: objects--被检测物体的矩形框向量组;

参数3: scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中,搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%;

参数4: minNeighbors--表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。

如果组成检测目标的小矩形的个数和小于 min_neighbors - 1 都会被排除。

如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框,

这种设定值一般用在用户自定义对检测结果的组合程序上;

参数5: flags--要么使用默认值,要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,如果设置为

CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域,

因此这些区域通常不会是人脸所在区域;

参数6、7: minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(视频人脸检测)

识别视频中的人脸

OpenCV作为对象检测的第三方库,其强大之处在于对象的检测,Dlib出现后,由于在人脸检测方面的准确度,得到了大家了认可,下期我们分享一下,如何使用Dlib来进行人脸的检测

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(视频人脸检测)

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