基于OpenCV的摄像头人手识别检测Python

你可以使用OpenCV的VideoCapture模块来捕获摄像头视频流，并在每一帧图像中使用Haar Cascade Classifier进行人手识别检测。以下是一个基于OpenCV的Python代码示例：

import cv2

# 加载Haar Cascade分类器
hand_cascade = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_hand.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测手部
    hands = hand_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 在检测到的手部周围绘制矩形
    for (x,y,w,h) in hands:
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Hand Detection',frame)

    # 等待按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，摄像头人手识别检测对计算机性能要求较高，可能会导致视频帧率下降。可以通过调整检测器的参数、使用GPU加速等方式来提高检测效率。