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
sudo apt-get update
sudo apt-get install python-opencv
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/
。
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()
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。