pycharm摄像头识别人脸并建设一个人脸骨架

好的，您想要在 PyCharm 中使用摄像头来识别人脸并构建一个人脸骨架。这需要使用一些 Python 库和工具，下面是一些基本步骤：

1. 安装 OpenCV 库。可以使用命令行或 PyCharm 的包管理器进行安装。

2. 使用 OpenCV 中的人脸检测器（Haar Cascade）来检测摄像头中的人脸。可以使用以下代码：

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

while True:
    ret, img = cap.read()
    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),(255,0,0),2)
    
    cv2.imshow('img',img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这将打开您的摄像头并在检测到人脸时在其周围绘制一个矩形。

3. 使用 Dlib 库中的面部关键点检测器来检测每个人脸的面部特征。可以使用以下代码：

import dlib
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = detector(gray, 1)
    
    for face in faces:
        landmarks = predictor(gray, face)
        for n in range(0, 68):
            x = landmarks.part(n).x
            y = landmarks.part(n).y
            cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)
    
    cv2.imshow('img',img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这将在每个检测到的人脸中绘制面部关键点（68个点）。请注意，您需要下载和解压缩 `shape_predictor_68_face_landmarks.dat` 文件。

4. 将代码组合在一起以检测人脸并在其周围绘制矩形并检测面部关键点。可以根据需要对代码进行修改，例如添加保存人脸骨架的功能。

以上就是在 PyCharm 中使用摄像头识别人脸并构建人脸骨架的基本步骤。