python人脸识别源码opencv
时间: 2023-04-29 15:03:23 浏览: 80
您可以在网络上搜索关于使用OpenCV进行人脸识别的代码,也可以参考官方文档:https://docs.opencv.org/master/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html 。
相关问题
python人脸识别源码
以下是基于Python的人脸识别源代码示例,使用OpenCV和dlib库:
```python
import cv2
import dlib
# 创建人脸检测器和关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 读取图像
img = cv2.imread("test.jpg")
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = detector(gray)
# 遍历每个人脸,并进行关键点检测
for face in faces:
# 获取关键点
landmarks = predictor(gray, face)
# 绘制关键点
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)
# 显示图像
cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
此代码将使用dlib中的68个特征点模型来检测人脸并绘制出来。请确保在代码中指定正确的模型文件路径。
python图片人脸识别源码
以下是使用OpenCV库和Haar级联分类器实现人脸检测的Python示例代码:
```python
import cv2
# 加载Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加载图像
img = cv2.imread('img.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 绘制矩形框标记人脸
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
# 显示结果
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey()
```
其中,`haarcascade_frontalface_default.xml` 是OpenCV提供的人脸检测分类器文件,可以自行下载。`detectMultiScale()` 函数中的参数可以根据实际情况进行调整。