Python 下opencv 應用 實時人臉檢測

前面我介紹了 從中人臉識別，也介紹了 攝像頭介面 ，這2者組合就可以構成實時人臉檢測。如果要效果好，還要注意 調整攝像頭的引數

如果你自己電腦上有opencv，那麼電腦上也可以搜尋到，我的在c:\opencv347\opencv\sources\data\haarcascades_cuda目錄下。並且有很多個。

如果想知道怎麼構造這個檔案，可以看我另篇部落格：目標檢測的模型haartraining培訓 會這個就可以檢測任何東西了。

程式**如下：

import cv2

# face_patterns = cv2.cascadeclassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')  #載入分類器，在opencv庫內
cap = cv2.videocapture(0) #開啟攝像頭操作,攝像頭編號0，1，2，3
cap.set(cv2.cap_prop_frame_width,1280)
cap.set(cv2.cap_prop_frame_height,1024)
while cap.isopened:
#利用read方法讀取攝像頭的某一幀
(ok, image) = cap.read() 
if not ok:
break
faces = face_patterns.detectmultiscale(image,scalefactor=1.1,
minneighbors=5,minsize=(80, 80))
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('face', image);
if cv2.waitkey(10)&0xff==ord('q'):#按下q，退出迴圈
break 
cap.release()
cv2.destroyallwindows()

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