目录 设备准备： 实现过程 调用模型库文件 打开摄像头 人脸检测 设置退出机制 程序运行 全部代码 OpenCV 是一个 C++ 库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问
目录
- 设备准备：
- 实现过程
- 调用模型库文件
- 打开摄像头
- 人脸检测
- 设置退出机制
- 程序运行
- 全部代码
OpenCV 是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现实时摄像头人脸检测：
设备准备：
USB摄像头 接入PC电脑USB口，并调试正常打开视频。如果电脑内置了电脑摄像头，测试一下摄像头能否正常使用。
下载特征分类模型： XML模型库：
github.com/opencv/open…
1.找到haarcascade_frontalface_default.xml文件，点击进去。如果想尝试检测其它特征区域，下载对应的xml文件即可。
2.找到Raw，右键链接(目标)另存为。
实现过程
调用模型库文件
将刚才下载好的模型库文件导入到程序中 代码实现：
打开摄像头
打开电脑的USB摄像头或者自带摄像头。
代码实现：
设置显示窗口的大小
设置变量记录人脸数码
人脸检测
读取视频帧，调用Opencv特征文件进行人脸检测
代码实现：
设置退出机制
按L键退出程序 ** 代码实现：**
程序运行
全部代码
以上就是python使用OpenCV实时摄像头人脸检测实现示例过程的详细内容，更多关于OpenCV实时摄像头人脸检测的资料请关注易盾网络其它相关文章！