本文實例為大家分享了Python OpenCV調(diào)用攝像頭檢測人臉并截圖的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下
注意：需要在python中安裝OpenCV庫，同時需要下載OpenCV人臉識別模型haarcascade_frontalface_alt.xml，模型可在OpenCV-PCA-KNN-SVM_face_recognition中下載。
使用OpenCV調(diào)用攝像頭檢測人臉并連續(xù)截圖100張
#-*- coding: utf-8 -*-
# import 進openCV的庫
import cv2
###調(diào)用電腦攝像頭檢測人臉并截圖
def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):
cv2.namedWindow(window_name)
#視頻來源，可以來自一段已存好的視頻，也可以直接來自USB攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
#告訴OpenCV使用人臉識別分類器
classfier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")
#識別出人臉后要畫的邊框的顏色，RGB格式, color是一個不可增刪的數(shù)組
color = (0, 255, 0)
num = 0
while cap.isOpened():
ok, frame = cap.read() #讀取一幀數(shù)據(jù)
if not ok:
break
grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #將當前楨圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像
#人臉檢測，1.2和2分別為圖片縮放比例和需要檢測的有效點數(shù)
faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))
if len(faceRects) > 0: #大于0則檢測到人臉
for faceRect in faceRects: #單獨框出每一張人臉
x, y, w, h = faceRect
#將當前幀保存為圖片
img_name = "%s/%d.jpg" % (path_name, num)
#print(img_name)
image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
cv2.imwrite(img_name, image,[int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])
num += 1
if num > (catch_pic_num): #如果超過指定最大保存數(shù)量退出循環(huán)
break
#畫出矩形框
cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)
#顯示當前捕捉到了多少人臉圖片了，這樣站在那里被拍攝時心里有個數(shù)，不用兩眼一抹黑傻等著
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(frame,'num:%d/100' % (num),(x + 30, y + 30), font, 1, (255,0,255),4)
#超過指定最大保存數(shù)量結束程序
if num > (catch_pic_num): break
#顯示圖像
cv2.imshow(window_name, frame)
c = cv2.waitKey(10)
if c & 0xFF == ord('q'):
break
#釋放攝像頭并銷毀所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
# 連續(xù)截100張圖像，存進image文件夾中
CatchPICFromVideo("get face", 0, 99, "/image")
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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