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本文实例为大家分享了python实现动态人脸捕获的具体代码，供大家参考，具体内容如下
步骤
程序
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import cv2
import numpy as np
cv2.namedwindow("face_detect") #定义一个窗口
cap=cv2.videocapture(0) #捕获摄像头图像
success,frame=cap.read() #读入第一帧
classifier=cv2.cascadeclassifier("c:/opencv-3.3.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")
**#定义人脸识别的分类数据集，需要自己查找，在opencv的目录下，参考上面我的路径**
while success:#如果读入帧正常
size=frame.shape[:2]
image=np.zeros(size,dtype=np.float16)
image=cv2.cvtcolor(frame,cv2.color_bgr2gray)
cv2.equalizehist(image,image)
divisor=8
h,w=size
minsize=(int(w/divisor),int(h/divisor)) #像素一定是整数，或者用w//divisor
facerects=classifier.detectmultiscale(image,1.2,2,cv2.cascade_scale_image,minsize)
#人脸识别
if len(facerects)> 0:
for facerect in facerects:
x,y,w,h=facerect
cv2.circle(frame,(x+w//2,y+h//2),min(w//2,h//2),(255,0,0),2) #圆形轮廓
cv2.circle(frame,(x+w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #左眼轮廓
cv2.circle(frame,(x+3*w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2)#右眼轮廓
cv2.circle(frame,(x+w//2,y+2*h//3),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #鼻子轮廓
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255),2) #矩形轮廓
cv2.imshow("face_detect",frame)
#显示轮廓
success,frame=cap.read()#如正常则读入下一帧
c=chr(key&255)
if c in ['q','q',chr(27)]:#如果键入‘q'退出循环
print('exit'\n)
break#退出循环
#循环结束则清零
cap.release()
cv2.destroyallwindows()
运行后如下：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持移动技术网。
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