1.python camera 開啟
#!/usr/bin/python
import cv2
cap = cv2.videocapture(0)
while true:
success,img = cap.read()
cv2.imshow('img',img)
k = cv2.waitkey(1)
if k==27:
break;
cap.release()
#!/usr/bin/python
import cv2
import numpy as np
#開啟攝像頭，編號 0,預設從 0 開始
cap = cv2.videocapture(0)
#分類檔案
classifier=cv2.cascadeclassifier("/home/leger/opencvface/haarcascade_frontalface_alt2.xml")
#循壞while true:
#從cap 物件中，讀取資料，返回給 success,frame , (frame 就是一幀影象)
success,frame = cap.read()
#影象大小
size = frame.shape[:2]
#建立影象（大小： size, 型別： float16 描述陣列元素的型別）
img=np.zeros(size,dtype=np.float16)
#顏色轉換(從bgr --> gray) 灰度圖
img=cv2.cvtcolor(frame,cv2.color_bgr2gray)
#直方圖
cv2.equalizehist(img,img)
#除數divisor=8
h,w=size
#最小minsize=(int(w/divisor),int(h/divisor))
#將影象放入 檢測函式,返回人臉框
facerects=classifier.detectmultiscale(img,1.2,2,cv2.cascade_scale_image,minsize)
#如果檢測到人臉, 畫框...
if len(facerects) >0:
#可能有幾個人臉，用for循壞
for facerect in facerects:
x,y,w,h = facerect
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0))#frame 影象，(x,y) 座標， （長，寬） （框的顏色）
#該影象顯示在face上，（給視窗命名為face）
cv2.imshow("face",frame)
#按下 esc 鍵，該程式退出
k=cv2.waitkey(1)
if k==27:
break;
提取： 0o0p
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