Python实时人脸识别/替换

迈不过友情╰ 2023-10-06 15:26 14阅读 0赞

摄像头中的人脸检测,也是人脸识别的一部分, 摄像头播放的画面本质上是按帧将图片拼凑起来的, 有图片的话,获取图片的中人脸呢再上一篇中我们已经涉及了

想要进行人脸识别, 我们需要OpenCV, 还是先来说一下安装的问题

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

### 1.资料的准备 ###

**1.1 人脸特征数据文件的准备**  
安装完成之后, 我们想要进行人脸识别的话, 还需要一些表示人脸的特征数据, 这些数据文件是存放在  
**Python环境的安装包下的 ----> Lib ----> site packages ----> cv2 -----> data的文件夹中**  
如果忘记了Python环境的安装位置, 可以在命令提示符工具/终端上 输入指令**where python**  
在data文件夹中存放的都是xml文件, 这些就是对应的特征数据文件, 将 **haarcascade\_frontalface\_alt.xml** 导入到你的编辑工具中,与当前编辑的文件在同一个目录下  
**1.2 替换图片的准备**  
我使用的是下面这张旺财脸 **o(╥﹏╥)o**

![99dc8cd385a54004d30957c31feb0250.png][]

### 2. 代码的实现 ###

材料都准备完毕了, 我们就开始写代码吧

import cv2
    if __name__ == '__main__'
        # 根据人脸特征的数据 获取人脸检测器
        face_detector = cv2.CascadeClassifier('.haarcascade_frontalface_alt.xml')
        # 获取摄像头行为
        cap = cv2.VideoCapture(0)
    
        while True
            # 从摄像头中按帧返回图片
            flag,frame = cap.read()
            if not flag  # 没有图片时flag为False
                break
            # 将获取的图片置灰 检测效率高一些
            face_zones = face_detector
                .detectMultiScale(cv2.cvtColor(frame,
                                               code=cv2.COLOR_BGR2GRAY))
            # 获取检测到的人脸区域
            for x,y,w,h in face_zones
                # 读取覆盖图片
                wc = cv2.imread('.head.png')
                wc = cv2.resize(wc,dsize = (w,h)) # 将该图片的大小重置为人脸的大小
                frame[yy+h,xx+w] = wc # 将人脸显示区域 替换成覆盖的图片
            cv2.imshow('wangcai',frame) # 显示图片
            key = cv2.waitKey(10)
            if key == ord('q') # 输入q退出读取
                break
        cv2.destroyAllWindows()
        cap.release()

最终结果如下图

![57e5668acf5cfeecfc5f5089ca3acba1.png][]

代码运行结果

[99dc8cd385a54004d30957c31feb0250.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/99dc8cd385a54004d30957c31feb0250.png
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