用opencv实现人脸识别

用Python实现基于haarcascade文件的动态人脸检测

    windows环境：windows7 SP1 64位

    EXE安装：Python3.6.2（如图）

    人脸检测需要调用经过训练的识别库。我采用的训练文件是OpenCV文件库里提供的haarcascade_frontalface_ default.xml训练数据集。我将其中的frontalface.xml文件复制到桌面，方便在随后程序里调用它。

      下载链接 https://download.csdn.net/download/u010766436/9854353

    开始今天的项目：

第一步：获取并显示USB摄像头（或者摄像头）实时视频

     执行上述程序，效果如图：

 注意第一步只是体会，了解摄像头是如何被程序打开的，重点是第二步。

第二步：识别出人脸

按照机器学习的方法

需要把大量的人脸图片数据喂给程序，程序再利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，最终识别出人脸。

如果只是简单的人脸识别，OpenCV文件库里有现成的训练集，可以直接调用它。我选择了后一种方法。

代码如下：

第三步： 摄像头内有可能出现多张人脸

    当摄像头内出现多张人脸时，可以用一个for循环将所有检测到的人脸都读取出来，再逐个用矩形框框出来。

Opencv会给出每张人脸在图像中的起始坐标（左下角，x、y）以及长、宽（h、w），据此可以截取出人脸。

其中cv2.rectangle()用于画框。它的最后两个参数一个用于指定矩形边框的颜色，一个用于指定矩形边框线条的粗细程度。

运行上述程序：

人脸识别模块是项目的第一步，成功实现人脸识别后无论是干活的热情，还是做项目的动力都会大大增加。

最后

以上就是彪壮萝莉为你收集整理的用opencv实现人脸识别的全部内容，希望文章能够帮你解决用opencv实现人脸识别所遇到的程序开发问题。

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