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其它相关文章！