pip install dlib
pip python-opencv
#coding: utf-8
"""從視屏中識別人臉，並實時標出面部特徵點
"""import dlib #人臉識別的庫dlib
import cv2 #影象處理的庫opencv
# 使用特徵提取器get_frontal_face_detector
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# cap = cv2.videocapture("row.mp4")
#建cv2攝像頭物件，這裡使用電腦自帶攝像頭，如果接了外部攝像頭，則自動切換到外部攝像頭
cap = cv2.videocapture(0)
cap.set(3, 480)
# 截圖screenshoot的計數器
cnt = 0
# cap.isopened（） 返回true/false 檢查初始化是否成功
while(cap.isopened()):
# cap.read()
# 返回兩個值：
# 影象物件，影象的三維矩陣
flag, im_rd = cap.read()
# 每幀資料延時1ms，延時為0讀取的是靜態幀
k = cv2.waitkey(1)
# 取灰度
img_gray = cv2.cvtcolor(im_rd, cv2.color_rgb2gray)
# 使用人臉檢測器檢測每一幀影象中的人臉。並返回人臉數rects
faces = detector(img_gray, 0)
# 待會要顯示在螢幕上的字型
font = cv2.font_hershey_******x
# 如果檢測到人臉
if(len(faces)!=0):
# 對每個人臉都畫出框框
for i in range(len(faces)):
# enumerate方法同時返回資料物件的索引和資料，k為索引，d為faces中的物件
for k, d in enumerate(faces):
# 用紅色矩形框出人臉
cv2.rectangle(im_rd, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (0, 255, 0),2)
# 計算人臉熱別框邊長
face_width = d.right() - d.left()
#在上方顯示文字
cv2.puttext(im_rd, str(face_width) , (d.left(), d.top()-20), font, 0.5, (255, 0, 0), 1)
# 標出人臉數
cv2.puttext(im_rd, "faces: "+str(len(faces)), (20,50), font, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.line_aa)
else:
# 沒有檢測到人臉
cv2.puttext(im_rd, "no face", (20, 50), font, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.line_aa)
# 新增說明
im_rd = cv2.puttext(im_rd, "s: screenshot", (20, 400), font, 0.8, (0, 0, 255), 1, cv2.line_aa)
im_rd = cv2.puttext(im_rd, "q: quit", (20, 450), font, 0.8, (0, 0, 255), 1, cv2.line_aa)
#檢測按鍵
k = cv2.waitkey(1)
# 按下s鍵截圖儲存
# 按下q鍵退出
if(k == ord('q')):
break
# 視窗顯示
cv2.imshow("camera", im_rd)
# 釋放攝像頭
cap.release()
# 刪除建立的視窗
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