一，教程目的

通过 Python+OpenCV 完成摄像头人脸识别

二，实验环境

操作系统： Windows 10 64 位专业版
开发IDE ： Pycham 2020.1.1 下载链接
Python ： Python 3.7 下载链接
OpenCv： OpenCv-Python-4.2.0.34
GitHub ： FaceRecognition

三，前提准备

1.安装OpenCv视觉库

第一种（pycham安装）：

关于pycham的配置这里不做过多的叙述

点击文件（File）—设置（Settings ）—项目（你的项目名称）—项目解释器
点击加号

搜索"OpenCv",找到"opencv-python",点击"安装包"

第二种（pip安装）：

CMD命令提示符里输入

pip install opencv-python

四，代码编写

人脸模型库：RecognitionModel.xml

#导入OpenCv人脸识别库
import cv2
#读取人脸模型库
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('RecognitionModel.xml')
#获取摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):#读取摄像头当前这一帧的画面  ret:True fase image:当前这一帧画面ret, img = cap.read()#图片进行灰度处理gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 人脸检测faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.5,minNeighbors=5)#绘制人脸框for(x,y,w,h) in faces:width = x+wheight = y+hstrok=2color=(255,0,0)cv2.rectangle(img,(x,y),(width,height),color,strok)cv2.imshow('face',img)if cv2.waitKey(20) & 0XFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

四，运行代码

可以看到，能正常的识别到我们的脸

五，总结

本次实验主要完成了一个简单的人脸识别的例子，并没有去做"分别人脸",这也可以做一个视觉处理的作业去完成，本文没有讲述太多关于"训练级联分类器"的内容，本文只建议入门者学习，如有错误内容请联系邮箱：admin@kaliorg.com

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