import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")#命名一个窗口
cap=cv2.VideoCapture(1)#打开1号摄像头
success, frame =
cap.read()#读取一桢图像,前一个返回值是是否成功,后一个返回值是图像本身
color = (0,0,0)#设置人脸框的颜色
classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#定义分类器
while success:
success, frame =
cap.read()
size=frame.shape[:2]#获得当前桢彩色图像的大小
image=np.zeros(size,dtype=np.float16)#定义一个与当前桢图像大小相同的的灰度图像矩阵
image =
cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将当前桢图像转换成灰度图像(这里有修改)
cv2.equalizeHist(image,
image)#灰度图像进行直方图等距化
#如下三行是设定最小图像的大小
divisor=8
h, w = size
minSize=(int(w/divisor),
int(h/divisor))#这里加了一个取整函数
faceRects =
classfier.detectMultiScale(image, 1.2, 2,
cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#人脸检测
if
len(faceRects)>0:#如果人脸数组长度大于0
for faceRect in faceRects: #对每一个人脸画矩形框
x, y, w, h = faceRect
cv2.rectangle(frame, (x, y),
(x+w, y+h), color)
cv2.imshow("test",
frame)#显示图像
key=cv2.waitKey(10)
c = chr(key &
255)
if c in ['q', 'Q',
chr(27)]:
break
cv2.destroyWindow("test")