在Ubuntu环境下使用OpenCV 2进行实时人脸检测,需要首先安装OpenCV库和Python绑定
- 安装OpenCV库和Python绑定:
sudo apt-get update sudo apt-get install python-opencv
- 下载预训练的Haar级联分类器(用于人脸检测):
从OpenCV的GitHub仓库下载haarcascade_frontalface_default.xml
文件:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
将下载的文件保存到一个合适的位置,例如~/opencv_data/
。
- 编写Python代码进行实时人脸检测:
创建一个名为face_detection.py
的新Python文件,并添加以下代码:
import cv2 # 加载Haar级联分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('~/opencv_data/haarcascade_frontalface_default.xml') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在图像上绘制人脸矩形框 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) # 显示带有人脸检测结果的图像 cv2.imshow('Face Detection', frame) # 按'q'键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()
- 运行代码:
在终端中,导航到包含face_detection.py
文件的目录,然后运行以下命令:
python face_detection.py
这将打开一个窗口,显示摄像头的实时图像,并在其中检测到的人脸周围绘制红色矩形框。按’q’键可以退出程序。