这篇文章主要为大家详细介绍了python openCV实现摄像头获取人脸图片，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了python openCV实现摄像头获取人脸图片的具体代码，供大家参考，具体内容如下
在机器学习中，训练模型需要大量图片，通过openCV中的库可以快捷的调用摄像头，截取图片，可以快速的获取大量人脸图片
需要注意将CascadeClassifier方法中的地址改为自己包cv2包下面的文件
import cv2 def load_img(path,name,mun = 100,add_with = 0): # 获取人脸识别模型 # # #以下路径需要更改为自己环境下xml文件 #一般在环境下的Liba\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt2.xml classfier = cv2.CascadeClassifier('F:\\pyhton\\pytonApp\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_alt2.xml') # # # 创建一个窗口 cv2.namedWindow('face') # 打开第一个个摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) i = 0 # 计数 if cap.isOpened(): while i 0: for face in <em style="color:transparent">来源[email protected]搞@^&代*@码网</em>faces: x, y, w, h = face cv2.rectangle(frame,(x-add_with,y-add_with), (x+w+add_with,y+h+add_with), (0,255,0), 2) img = frame[y-add_with:y+h+add_with,x-add_with:x+w+add_with] save_path = path+name+'_'+str(i)+'.jpg-600' print(save_path) cv2.imwrite(save_path,img) i += 1 cv2.imshow('face', frame) c = cv2.waitKey(10) if c & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__' : # 第一个参数为保存图片的路径 # 第二个参数为保存图片名字的开头 # 第三个参数为图片的数量 # 第四个参数可以调节图片的大小 load_img('E:\\Screenshots\\home\\','rongdang',1000,20)
效果如下：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。
以上就是python openCV实现摄像头获取人脸图片的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
搞代码网（gaodaima.com）提供的所有资源部分来自互联网，如果有侵犯您的版权或其他权益，请说明详细缘由并提供版权或权益证明然后发送到邮箱[email protected]，我们会在看到邮件的第一时间内为您处理，或直接联系QQ：872152909。本网站采用BY-NC-SA协议进行授权
转载请注明原文链接：python openCV实现摄像头获取人脸图片
转载请注明原文链接：python openCV实现摄像头获取人脸图片
