opencv打开摄像头并识别人物

要在OpenCV中打开摄像头并识别人物，您可以使用以下步骤：

1. 导入OpenCV库并创建一个cv2.VideoCapture对象以打开摄像头。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) #0表示默认摄像头

2. 创建一个Haar级联分类器对象，该对象将用于人脸检测。

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

3. 在一个循环中，从摄像头读取每一帧图像，并将其转换为灰度图像以进行人脸检测。

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

4. 对于每个检测到的人脸，绘制一个矩形框并显示图像。

    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()

完整的代码应如下所示：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

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

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=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()

请注意，上述代码只能检测人脸，如果要进行人物识别，您需要使用更高级的深度学习算法，例如卷积神经网络。