人臉識別（筆記）

#1、導入庫

import cv2

# 2、載入

# 3、建立乙個視窗

cv2.namedwindow('meinv')

# 4、顯示

cv2.imshow('meinv', img)

# 5、暫停（如果不暫停，會關閉視窗）

cv2.waitkey(0)

# 6、關閉視窗

cv2.destroyallwindows()

# 1、導入庫

import cv2

# 2、載入

# 3、載入人物模型庫

face = cv2.cascadeclassifier('')

# 4、調整灰度

gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_rgb2gray)

# 5、檢查人臉（用人臉模型庫去檢測灰度中的人臉）

faces = face.detectmultiscale(gray)

# 6、標記人臉

for (x, y, w, h) in faces:

# 引數二：左上角的座標

# 引數三：人臉大小

# 引數四：矩形的顏色rgb （0， 255， 0）red:0 green:255 blue:0

# 引數五：線框大小

cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 10)

# 7、建立顯示視窗

cv2.namedwindow('chun')

# 8顯示

cv2.imshow('meinv',img)

# 9暫停視窗

cv2.waitkey()

# 10關閉視窗

cv2.destroyallwindows()

# 案例三：

# 1、導入庫
import cv2
# 2、開啟攝像頭
capture = cv2.videocapture(0)
# 3、獲取攝像頭實時畫面
cv2.namedwindow('chunchun')
while true:
# 3.1讀取攝像頭的每一幀的畫面
# capture.read()會返回兩個引數
# ret接收的值是true(有值)，false(沒有值) frame是尺寸大小
ret, frame = capture.read()
# 3.2顯示
cv2.imshow('chun', frame)
# 暫停視窗
if cv2.waitkey(5) & 0xff == ord('q'):
break
# 4、釋放資源
capture.release()
# 5、關閉視窗
cv2.destroyallwindows()
# 案例四：人臉識別
# 思路：1、導入庫
import cv2
# 2、載入人臉模型
face = cv2.cascadeclassifier(r'c:\users\hasee\desktop\haarcascade_frontalface_alt.xml')
# 3、開啟攝像頭
capture = cv2.videocapture(0)
# 4、建立視窗
cv2.namedwindow('lalala')
# 5、獲取攝像頭真實畫面
while true:
# 5.1讀取攝像頭每一幀的畫面
ret, frame = capture.read()
# 5.2灰度（彩色的占用記憶體大，效能慢）
gray = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_rgb2gray)
# 5.3檢查人臉
faces = face.detectmultiscale(gray, 1.1, 3, 0, (100, 100))
# 5.4標記人臉
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 顯示
cv2.imshow('chun', frame)
# 暫停
if cv2.waitkey(5) & 0xff == ord('q'):
break
# 6、釋放資源
capture.release()
# 7、關閉視窗
cv2.destroyallwindows()

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