使用Python的opencv调用摄像头对视频人物进行追踪运动检测和人物识别的代码

你好！以下是使用Python的opencv调用摄像头对视频人物进行追踪运动检测和人物识别的代码：

import cv2

# 加载视频文件
cap = cv2.VideoCapture("example.mp4")

# 定义追踪器
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()

# 读取第一帧
ret, frame = cap.read()

# 选择需要追踪的区域
bbox = cv2.selectROI(frame, False)

# 初始化追踪器
tracker.init(frame, bbox)

# 定义人物识别的分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 更新追踪器
    success, bbox = tracker.update(frame)

    # 如果追踪成功
    if success:
        # 绘制追踪框和标记
        (x, y, w, h) = [int(i) for i in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, "Tracking", (75, 75), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
        
        # 人物识别
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

        # 绘制人脸框
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

    else:
        # 如果追踪失败，清除追踪框
        cv2.putText(frame, "Lost", (75, 75), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
        cv2.rectangle(frame, (0, 0), (0, 0), (0, 0, 0), -1)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow("Frame", frame)

    # 按下Q键退出
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord("q"):
        break

# 清理资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

希望能帮到你！