基于OpenCV的人脸识别系统案例-编程知识

基于OpenCV的人脸识别系统案例

人脸识别简介
代码实现
案例应用情况

下面将介绍如何使用Python和OpenCV库构建一个简单但强大的人脸识别系统。人脸识别是计算机视觉领域的一个重要应用，具有广泛的实际用途，从安全门禁到娱乐应用。

人脸识别简介

人脸识别是一项重要的图像处理任务，它涉及检测图像中的人脸并识别其特征。

OpenCV是一个流行的开源计算机视觉库，提供了强大的工具和函数，可用于构建人脸识别系统。在本案例中，我们将使用OpenCV来实现这一任务。

代码实现

import cv2# 加载人脸识别分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')#读取帽子特效图片
imgCompose = cv2.imread("./img/maozi-1.png")# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)while True:# 读取摄像头图像ret, frame = cap.read()# 将图像转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用人脸识别分类器检测人脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))# 在检测到的人脸周围绘制矩形框for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)# 在检测到的人脸头上绘制帽子特效for faceRect in faces:  x, y, w, h = faceRectsp = imgCompose.shapeimgComposeSizeH = int(sp[0]/sp[1]*w)if imgComposeSizeH>(y-20):imgComposeSizeH=(y-20)imgComposeSize = cv2.resize(imgCompose,(w, imgComposeSizeH), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)top = (y-imgComposeSizeH-20)if top<=0:top=0rows, cols, channels = imgComposeSize.shaperoi = frame[top:top+rows,x:x+cols]# Now create a mask of logo and create its inverse mask alsoimg2gray = cv2.cvtColor(imgComposeSize, cv2.COLOR_RGB2GRAY)ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)# Now black-out the area of logo in ROIimg1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)# Take only region of logo from logo image.img2_fg = cv2.bitwise_and(imgComposeSize, imgComposeSize, mask=mask)# Put logo in ROI and modify the main imagedst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)frame[top:top+rows, x:x+cols] = dst# 显示结果图像cv2.imshow('Face Detection', frame)# 按下 'q' 键退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()