使用Python和OpenCV进行面部识别应用于监控人脸门禁

　　在本文中，我们探索OpenCV和Python在创建强大的人脸识别系统方面的巨大潜力。从而逐步实现识别图像和视频中的人脸的整个过程。凭借清晰的解释和实际示例，希望您深入了解计算机视觉和人脸识别。
　　下载OpenCV库
　　访问官网进行下载并安装：https：opencv。orgpipinstallopencvpython
　　安装完成之后我们可以在文件夹下看到这些文件sourcesdatahaarcascades
　　包含了强大的识别算法，如眼睛识别和面部识别人脸检测报警系统（可用于：家庭监控、人脸门禁、人脸考勤等）
　　抓拍人脸功能模块。
　　首先导入cv库。importcv2
　　然后调用我们的摄像头（0代表本地摄像头，其他数字代表外置摄像头）。capcv2。VideoCapture（0）
　　使用while循环来确定它是否处于打开状态。while（cap。isOpened（））：
　　获取每一帧的图像。retflag，Vshowcap。read（）
　　调用控制键盘函数来控制和确定按键。kcv2。waitKey（1）0xFF
　　使用imshow函数显示捕获的图像。cv2。imshow（ceshi，Vshow）
　　监听键盘输入，按s键保存。ifkord（s）：
　　保存捕获图像的格式并打印提示文本。cv2。imwrite（tmpstr（num）。name。jpg，Vshow）print（savestr（num）。jpg）print（）num1
　　释放摄像头和内存。cap。release（）cv2。destroyAllWindows（）
　　完整的代码片段importcv2capcv2。VideoCapture（0）falg1num1while（cap。isOpened（））：retflag，Vshowcap。read（）kcv2。waitKey（1）0xFFcv2。imshow（ceshi，Vshow）ifkord（s）：cv2。imwrite（tmpstr（num）。name。jpg，Vshow）print（savestr（num）。jpg）print（）num1elifkord（）：breakcap。release（）cv2。destroyAllWindows（）录人脸功能模块
　　在编写这个功能模块之前，我们需要在Pycharm或者cmd中在这个文件的根目录下使用如下命令安装人脸模块pipinstallopencvcontribpython
　　导入依赖importosimportcv2fromPILimportImageimportnumpyasnp
　　存储人脸数据facesSamples〔〕
　　存储名称数据ids〔〕
　　存储图片的信息imagePaths〔os。path。join（path，f）forfinos。listdir（path）〕
　　加载分类器facecascadecv2。CascadeClassifier（haarcascadefrontalfacedefault。xml）
　　遍历图像forimagePathinimagePaths：
　　将打开的图像转换为灰度PILimgImage。open（imagePath）。convert（L）
　　将图像转换为数组imgnumpynp。array（PILimg，uint8）
　　获取图片中的人脸特征facesfacedetector。detectMultiScale（imgnumpy）
　　获取每张抓拍图片的id和nameidint（os。path。split（imagePath）〔1〕。split（。）〔0〕）
　　防止无脸拍照forx，y，w，hinfaces：ids。append（id）facesSamples。append（imgnumpy〔y：yh，x：xw〕）
　　打印面部特征和ID，并返回数据print（id，id）print（fs：，facesSamples）returnfacesSamples，ids
　　调用图片路径（步骤1抓脸后按s键保存到tmp路径下的图片）pathtmp
　　检索图像数组和ID标签数组和名称faces，idsgetImageAndLabels（path）
　　加载识别器recognizercv2。face。LBPHFaceRecognizercreate（）
　　训练数据recognizer。train（faces，np。array（ids））
　　创建一个目录存放读取到的人脸信息recognizer。write（tmptupian。yml）
　　完整的代码片段importosimportcv2fromPILimportImageimportnumpyasnpdefgetImageAndLabels（path）：facesSamples〔〕ids〔〕imagePaths〔os。path。join（path，f）forfinos。listdir（path）〕facedetectorcv2。CascadeClassifier（opencvinstalledpathsourcesdatahaarcascadeshaarcascadefrontalfacedefault。xml）forimagePathinimagePaths：PILimgImage。open（imagePath）。convert（L）imgnumpynp。array（PILimg，uint8）facesfacedetector。detectMultiScale（imgnumpy）idint（os。path。split（imagePath）〔1〕。split（。）〔0〕）forx，y，w，hinfaces：ids。append（id）facesSamples。append（imgnumpy〔y：yh，x：xw〕）print（id，id）print（fs：，facesSamples）returnfacesSamples，idsifnamemain：pathtmpfaces，idsgetImageAndLabels（path）recognizercv2。face。LBPHFaceRecognizercreate（）recognizer。train（faces，np。array（ids））recognizer。write（tmptupian。yml）人脸识别功能模块
　　导入依赖importcv2importos
　　加载训练好的数据文件recogizercv2。face。LBPHFaceRecognizercreate（）
　　加载保存的面部信息recogizer。read（tmptupian。yml）
　　定义名称数组names〔〕
　　定义用于识别的全局变量warningtime0
　　视频模块中的人脸识别deffacedetectdemo（img）：graycv2。cvtColor（img，cv2。COLORBGR2GRAY）facedetectorcv2。CascadeClassifier（opencvinstalledpathsourcesdatahaarcascadeshaarcascadefrontalfacedefault。xml）facefacedetector。detectMultiScale（gray）forx，y，w，hinface：cv2。rectangle（img，（x，y），（xw，yh），color（0，0，255），thickness2）cv2。circle（img，center（xw2，yh2），radiusw2，color（0，255，0），thickness1）ids，confidencerecogizer。predict（gray〔y：yh，x：xw〕）ifconfidence80：globalwarningtimewarningtime1ifwarningtime100：warning（）warningtime0cv2。putText（img，unknown，（x10，y10），cv2。FONTHERSHEYSIMPLEX，0。75，（0，255，0），1）else：cv2。putText（img，str（names〔ids1〕），（x10，y10），cv2。FONTHERSHEYSIMPLEX，0。75，（0，255，0），1）cv2。imshow（result，img）
　　导入存储的图像名称标签defname（）：pathtmpnames〔〕imagePaths〔os。path。join（path，f）forfinos。listdir（path）〕forimagePathinimagePaths：namestr（os。path。split（imagePath）〔1〕。split（。，2）〔1〕）names。append（name）
　　加载视频capcv2。VideoCapture（1。mp4）name（）whileTrue：flag，framecap。read（）ifnotflag：breakfacedetectdemo（frame）iford（）cv2。waitKey（10）：break
　　释放内存和视频cv2。destroyAllWindows（）cap。release（）
　　完整的代码片段importcv2importosrecogizercv2。face。LBPHFaceRecognizercreate（）recogizer。read（tupiantupian。yml）names〔〕warningtime0deffacedetectdemo（img）：graycv2。cvtColor（img，cv2。COLORBGR2GRAY）facedetectorcv2。CascadeClassifier（opencvinstalledpathsourcesdatahaarcascadeshaarcascadefrontalfacedefault。xml）facefacedetector。detectMultiScale（gray）forx，y，w，hinface：cv2。rectangle（img，（x，y），（xw，yh），color（0，0，255），thickness2）cv2。circle（img，center（xw2，yh2），radiusw2，color（0，255，0），thickness1）ids，confidencerecogizer。predict（gray〔y：yh，x：xw〕）ifconfidence80：globalwarningtimewarningtime1ifwarningtime100：warning（）warningtime0cv2。putText（img，unkonw，（x10，y10），cv2。FONTHERSHEYSIMPLEX，0。75，（0，255，0），1）else：cv2。putText（img，str（names〔ids1〕），（x10，y10），cv2。FONTHERSHEYSIMPLEX，0。75，（0，255，0），1）cv2。imshow（result，img）defname（）：pathtmpnames〔〕imagePaths〔os。path。join（path，f）forfinos。listdir（path）〕forimagePathinimagePaths：namestr（os。path。split（imagePath）〔1〕。split（。，2）〔1〕）names。append（name）capcv2。VideoCapture（1。mp4）name（）whileTrue：flag，framecap。read（）ifnotflag：breakfacedetectdemo（frame）iford（）cv2。waitKey（10）：breakcv2。destroyAllWindows（）cap。release（）
　　最后，希望这些示例代码对您的项目有所帮助！