【人脸识别】Python实现人脸识别
一、软件安装
1. 替换pip镜像
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
二、pip安装openvc-python
pip install --target=/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/site-packages opencv-python==4.1.2.30
三、配置Pycharm,安装opencv-python
四、人脸识别代码
import cv2 # opencv库 1. 读取图片 2. 加载人脸模型库 3. 图片进行灰度处理 4. 人脸检测 5. 标记人脸 6. 显示图片窗口 7. 窗口暂停 8. 销毁窗口 9. 保存图片 # 1. 读取图片 image = cv2.imread(/Users/test/opt/2.jpeg) # 2. 导入人脸级联分类器引擎,.xml文件里包含训练出来的人脸特征 face_model = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + haarcascade_frontalface_default.xml) # 3. 图片进行灰度处理 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 4. 用人脸级联分类器引擎进行人脸识别,返回的faces为人脸坐标列表,1.3是放大比例,5是重复识别次数 faces = face_model.detectMultiScale(gray) # 5. 标记人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 1.原始图片;2坐标点;3.矩形宽高 4.颜色值(RGB);5.线框 cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 6. 显示图片窗口 cv2.imshow(faces, image) # 7. 监听键盘上任何按键,如有按键即退出并关闭窗口,并将图片保存为output.jpg cv2.waitKey(0) # 8. 销毁窗口 cv2.destroyAllWindows() # 9. 保存图片 cv2.imwrite(/Users/test/opt/2-output.jpg, image)
五、识别结果
参考资料
上一篇:
通过多线程提高代码的执行效率例子