python opencv3实现人脸识别(windows)

下面是“Python OpenCV3实现人脸识别（Windows）”的详细攻略。

1. 准备条件

在开始使用Python OpenCV3实现人脸识别前，我们需要先安装以下软件：

• Python 3.x
• OpenCV 3
• numpy模块

其中，Python可以到官网下载对应版本进行安装，OpenCV 3 可以到官网下载安装包进行安装，numpy模块可以使用pip安装。安装好以上软件后，我们就可以开始实现人脸识别了。

2. 实现过程

2.1 加载人脸模型

在使用OpenCV实现人脸识别前，我们需要先加载人脸模型。OpenCV提供了一个已训练好的人脸识别分类器，可以在官网下载。下载好分类器后，我们将它存放在代码所在的目录下。

下面是加载人脸模型的代码：

import cv2

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

2.2 读取图片

然后，我们需要读取一张图片，并准备进行人脸识别。下面是读取图片的代码：

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2.3 检测人脸

读取完图片后，我们需要使用上一步加载的人脸模型来进行人脸检测。下面是检测人脸的代码：

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们使用detectMultiScale函数来进行人脸检测，并通过循环将检测到的人脸用矩形框出来。

2.4 完整代码

下面是示范代码，包括了加载人脸模型、读取图片、检测人脸等全部内容：

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

2.5 示例说明

我们假设有一张名为“test.jpg”的图片，需要进行人脸识别。现在我们就可以使用上述代码来实现人脸识别。

具体过程如下：

1. 将示例代码中的“image.jpg”修改为“test.jpg”，即修改为需要识别的图片名称。
2. 打开命令行窗口，进入到代码所在的目录。
3. 执行代码：python face_recognition.py

在代码运行完后，我们就可以看到识别结果的图片，并在其中的人脸部分用矩形框出来了。

另外一个示例是，我们可以使用摄像头来进行实时人脸识别。操作步骤和前面类似，只需将img变量改为摄像头采集到的图像即可。完整代码如下：

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这里我们使用cap = cv2.VideoCapture(0)打开第一个摄像头，通过循环实现实时人脸识别，按 q 键退出程序。

以上就是“Python OpenCV3实现人脸识别（Windows）”的详细攻略。