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python3.8動態(tài)人臉識別的實現(xiàn)示例

 更新時間:2020年09月21日 14:12:59   作者:南叔先生  
這篇文章主要介紹了python3.8動態(tài)人臉識別的實現(xiàn)示例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

一、準備依賴庫

pip install dlib
pip python-opencv

二、代碼實現(xiàn) 

#coding: utf-8
"""
從視屏中識別人臉,并實時標出面部特征點
"""
import dlib           #人臉識別的庫dlib

import cv2           #圖像處理的庫OpenCv

# 使用特征提取器get_frontal_face_detector
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 讀入視頻文件
# cap = cv2.VideoCapture("row.MP4")
#建cv2攝像頭對象,這里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)

# 設置視頻參數(shù),propId設置的視頻參數(shù),value設置的參數(shù)值
cap.set(3, 480)
# 截圖screenshoot的計數(shù)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:
  #  一個布爾值true/false,用來判斷讀取視頻是否成功/是否到視頻末尾
  #  圖像對象,圖像的三維矩陣
  flag, im_rd = cap.read()

  # 每幀數(shù)據(jù)延時1ms,延時為0讀取的是靜態(tài)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圖像中的人臉。并返回人臉數(shù)rects
  faces = detector(img_gray, 0)

  # 待會要顯示在屏幕上的字體
  font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

  # 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方法同時返回數(shù)據(jù)對象的索引和數(shù)據(jù),k為索引,d為faces中的對象
      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(shù)
    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)

  # 添加說明
  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鍵截圖保存
  if (k == ord('s')):
    cnt+=1
    cv2.imwrite("screenshoot"+str(cnt)+".jpg", im_rd)
  # 按下q鍵退出
  if(k == ord('q')):
    break

  # 窗口顯示
  cv2.imshow("camera", im_rd)

# 釋放攝像頭
cap.release()
# 刪除建立的窗口
cv2.destroyAllWindows()

三、實驗結果

到此這篇關于python3.8動態(tài)人臉識別的實現(xiàn)示例的文章就介紹到這了,更多相關python3.8動態(tài)人臉識別內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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