这篇文章主要介绍了Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图的具体代码，供大家参考，具体内容如下
注意：需要在python中安装OpenCV库，同时需要下载OpenCV人脸识别模型haarcascade_frontalface_alt.xml，模型可在OpenCV-PCA-KNN-SVM_face_recognition中下载。
使用OpenCV调用摄像头检测人脸并连续截图100张
#-*- coding: utf-8 -*-
# import 进openCV的库
import cv2
###调用电脑摄像头检测人脸并截图
def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):
cv2.namedWindow(window_name)
#视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
#告诉OpenCV使用人脸识别分类器
classfier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")
#识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式, color是一个不可增删的数组
color = (0, 255, 0)
num = 0
while cap.isOpened():
ok, frame = cap.read() #读取一帧数据
if not ok:
break
grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将当前桢图像转换成灰度图像
#人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数
faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))
if len(faceRects) > 0: #大于0则检测到人脸
for faceRect in faceRects: #单独框出每一张人脸
x, y, w, h = faceRect
#将当前帧保存为图片
img_name = "%s/%d.jpg" % (path_name, num)
#print(img_name)
image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
cv2.imwrite(img_name, image,[int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])
num += 1
if num > (catch_pic_num): #如果超过指定最大保存数量退出循环
break
#画出矩形框
cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)
#显示当前捕捉到了多少人脸图片了，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(frame,'num:%d/100' % (num),(x + 30, y + 30), font, 1, (255,0,255),4)
#超过指定最大保存数量结束程序
if num > (catch_pic_num): break
#显示图像
cv2.imshow(window_name, frame)
c = cv2.waitKey(10)
if c & 0xFF == ord('q'):
break
#释放摄像头并销毁所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
# 连续截100张图像，存进image文件夹中
CatchPICFromVideo("get face", 0, 99, "/image")
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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