• opencv实现人脸识别(二) 人脸图像采集模块


    这一步我们开始搭建第一个模块,用来检测到图像中的人脸位置,并将它拍下来保存在指定路径

    流程图:

    代码实现:

    import cv2
    
    
    def pic(cam):
        # 调用笔记本内置摄像头,所以参数为0,如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2
        cam = cv2.VideoCapture(0)
    
        # 使用自带的人脸识别分类器, 其中 这个.xml文件是 识别人脸的分类器文件
        # 这里我已经把这个文件放在了当前项目目录下
        face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    
        # 输入用户id
        face_id = input('
     enter user id:')
    
        print('
     Initializing face capture. Look at the camera and wait ...')
    
        # count变量记录图片张数
        count = 0
    
        while True:
    
            # 从摄像头读取图片
            #  cam.read()按帧读取视频,sucess,img是cam.read()方法的两个返回值。
            #  其中sucess是布尔值,如果读取帧是正确的则返回True,
            #  如果文件读取到结尾,它的返回值就为False。
            #  img就是每一帧的图像,是个三维矩阵。
            sucess, img = cam.read()
    
            # 转为灰度图片
            gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
            # 检测人脸
            faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    
            for (x, y, w, h) in faces:
                # 4个参数依次是  图像矩阵, 矩形左上角起始坐标,右下角坐标, 矩形边框线的颜色
                cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0))
                count += 1
    
                # 保存图像
                cv2.imwrite("D:/FaceData/" + str(face_id) + '.' + str(count) + '.jpg', gray[y: y + h, x: x + w])
    
                cv2.imshow('image', img)
    
            # 保持画面的持续。
            k = cv2.waitKey(1)
    
            if k == 27:   # 通过esc键退出摄像
                break
    
            elif count >= 100:  # 得到100个样本后退出摄像
                break
    
        # 关闭摄像头
        cam.release()
        cv2.destroyAllWindows()
    
    if __name__ == '__main__':
        cam = cv2.VideoCapture(0)
        pic(cam)

    代码中每个函数的作用基本都进行了简略注释,

    到现在,我们就在指定的文件夹中有了一定数量的人脸灰度图了。

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    (十四)Struts2 验证框架
    (十三)Struts2 发送电子邮件
    (十二)Struts2 数据库访问
    (十一)Struts2 文件上传
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/blsx/p/11253497.html
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