opencv-python学习(一)获取摄像头
调用摄像头实时显示画面
#导入opencv-python
import cv2
#获取摄像头,传入0表示获取系统默认摄像头
cap=cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)
#打开cap
cap.open(0)
#循环
while cap.isOpened():
#获取画面
flag,frame=cap.read()
cv2.imshow('My window',frame)
#键盘上按下哪个键
key_pressed=cv2.waitKey(60)
print('键盘上按下的键是:',key_pressed)
#如果按下的是esc键,就退出循环
if key_pressed==27:
break
#关闭摄像头
cap.release()
#关闭图像窗口
cv2.destroyAllWindows()
##实时边缘检测
#实时边缘检测
import cv2 #导入opencv-python
import numpy as np #导入科学计算库numpy
cap=cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) #获取摄像头,传入0表示获取系统默认的摄像头
cap.open(0) #打开cap
#循环
while cap.isOpened():
flag,frame=cap.read() #获取画面
if not flag:
break
key_pressed=cv2.waitKey(60) #获取键盘按下那个键
print('键盘上按下的键是:',key_pressed)
# frame=cv2.resize(frame,(500,500))
frame=cv2.Canny(frame,100,200) #进行canny边缘检测
frame=np.dstack((frame,frame,frame)) #将单通道图像复制三份,摞成三通道图像
cv2.imshow('My window',frame)
if key_pressed==27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
#实时人脸+眼睛+微笑识别
#实时人脸+眼睛+微笑识别(还未能通过编译)
import cv2 #导入opencv-python
face_cascade=cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade=cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascadde_eye.xml')
smile_cascade=cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_smile.xml')
#调用摄像头
cap=cv2.VideoCapture(0)
while(True):
#获取摄像头拍摄到的画面
ret,frame=cap.read()
faces=face_cascade.detectMultiScale(frame,1.3,2)
img=frame
for(x,y,w,h) in faces:
#画出人脸框,蓝色,画笔宽度
img=cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
#框出人脸区域,在人脸区域而不是全图中进行人脸检测,节省计算资源
face_area=img[y:y+h,x:x+w]
#人眼检测
#用人眼级联分类器在人脸区域进行人眼识别,返回的eyes为眼睛坐标
eyes=eye_cascade.detectMultiScale(face_area,1.3,10)
for(ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),1)
#微笑检测
#用微笑级联分类器引擎在人脸区域进行微笑识别
smiles=smile_cascade.detectMultiScale(face_area,scaleFactor==1.16,minNeighbors=65,minSize=(25,25),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
for(mx,my,mw,mh) in smiles:
cv2.rectangle(face_area,(mx,my),(mx+mw,my+mh),(0,0,255),1)
cv2.putText(img,'Smile',(x,y-7),3,1.2,(0,0,255),2,cv2.LINE_AA)
#实时展示画面效果
cv2.imshow('frame2',img)
if cv2.waitKey(5)&0xFF==ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()