基于opencv的摄像头脸部识别抓取及格式储存(python)

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# -*- coding: cp936 -*-

import cv2

capture=cv2.VideoCapture(0)

#将capture保存为motion-jpeg,cv_fourcc为保存格式

size = (int(capture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),

        int(capture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

#cv_fourcc值要设置对，不然无法写入，而且不报错，坑

video=cv2.VideoWriter("VideoTest.avi", cv2.cv.CV_FOURCC(‘I‘,‘4‘,‘2‘,‘0‘), 30, size)

#isopened可以查看摄像头是否开启

print capture.isOpened()

num=0

#要不断读取image需要设置一个循环

while True:

    ret,img=capture.read()

    #视频中的图片一张张写入

    video.write(img)

    cv2.imshow(‘Video‘,img)

    key=cv2.waitKey(1)#里面数字为delay时间，如果大于0为刷新时间，

    #超过指定时间则返回-1，等于0没有返回值,但也可以读取键盘数值，

    cv2.imwrite(‘%s.jpg‘%(str(num)),img)

    num=num+1

    if key==ord(‘q‘):#ord为键盘输入对应的整数,

        break

video.release()

#如果不用release方法的话无法储存，要等结束程序再等摄像头关了才能显示保持成功

capture.release()#把摄像头也顺便关了

cv2.destroyAllWindows()

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#coding=utf-8

import cv2

import cv2.cv as cv

img = cv2.imread("5.jpg")

def detect(img, cascade):

    ‘‘‘detectMultiScale函数中smallImg表示的是要检测的输入图像为smallImg，

faces表示检测到的人脸目标序列，1.3表示每次图像尺寸减小的比例为1.3，

 4表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸),

 CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是缩放分类器来检测，而是缩放图像，Size(20, 20)为目标的最小最大尺寸‘‘‘

    rects = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3,

                                     minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags = cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE)

    if len(rects) == 0:

        return []

    rects[:,2:] += rects[:,:2]

    print rects

    return rects

#在img上绘制矩形

def draw_rects(img, rects, color):

    for x1, y1, x2, y2 in rects:

        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)

#转换为灰度图

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#直方图均衡处理

gray = cv2.equalizeHist(gray)

#脸部特征分类地址，里面还有其他

cascade_fn = ‘data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml‘

#读取分类器,CascadeClassifier下面有一个detectMultiScale方法来得到矩形

cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_fn)

#通过分类器得到rects

rects = detect(gray, cascade)

#vis为img副本

vis = img.copy()

#画矩形

draw_rects(vis, rects, (0, 255, 0))

cv2.imshow(‘facedetect‘, vis)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()