Python - OpenCV实现摄像头人脸识别（亲测版）

要使用Python 3和OpenCV进行摄像头人脸识别，您可以按照以下步骤进行操作：

0.安装OpenCV软件

去官网直接下载安装即可,如果是C++使用OpenCV，需要使用编译源码并配置环境变量。

1.安装OpenCV库

在命令行中输入以下命令：

pip install opencv-python

2.准备人脸检测器

使用OpenCV的人脸检测器可以检测出图像中的人脸。在Python中，您可以使用以下代码来加载人脸检测器：

import cv2  
  
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

在这里，您需要提供XML文件的路径（方法在第四步），该文件包含用于检测人脸的特征。OpenCV提供了多个预训练的人脸检测器，您可以选择其中任何一个。
在这里插入图片描述

3.打开摄像头

使用OpenCV的VideoCapture类可以打开摄像头。以下是一个示例代码：

import cv2  
  
cap = cv2.VideoCapture(0)

在这里，cap是一个VideoCapture对象，它表示打开的摄像头。0表示第一个摄像头。

4.循环读取帧并处理

使用OpenCV的read()方法从摄像头读取帧。以下是一个示例代码：

import cv2  
  
cap = cv2.VideoCapture(0)  
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')  
  
while True:  
    ret, frame = cap.read()  
    if ret:  
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
        faces_rects = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)  
        for (x, y, w, h) in face_rects:  
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  
        cv2.imshow('Face Detection', frame)  
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  
            break  
    else:  
        break
# 使用release()方法释放摄像头，并使用destroyAllWindows()方法关闭所有窗口
cap.release()  
cv2.destroyAllWindows()

在这里,需要用到haarcascade_frontalface_default.xml文件，这个文件在安装好的opencv目录下找到。