本文實例為大家分享了python openCV實現攝像頭獲取人臉圖片的具體代碼，供大家參考，具體內容如下

在機器學習中，訓練模型需要大量圖片，通過openCV中的庫可以快捷的調用攝像頭，截取圖片，可以快速的獲取大量人臉圖片

需要注意將CascadeClassifier方法中的地址改為自己包cv2包下面的文件

import cv2def load_img(path,name,mun = 100,add_with = 0): # 獲取人臉識別模型 # # #以下路徑需要更改為自己環境下xml文件 #一般在環境下的Libasite-packagescv2datahaarcascade_frontalface_alt2.xml classfier = cv2.CascadeClassifier(’F:pyhtonpytonAppLibsite-packagescv2datahaarcascade_frontalface_alt2.xml’) # # # 創建一個窗口 cv2.namedWindow(’face’) # 打開第一個個攝像頭 cap = cv2.VideoCapture(0) i = 0 # 計數 if cap.isOpened(): while i < mun: ok,frame = cap.read() # 讀取一幀圖片 if not ok: continue faces = classfier.detectMultiScale(frame,1.2,3,minSize=(32,32)) if len(faces) > 0: for face in faces: x, y, w, h = face cv2.rectangle(frame,(x-add_with,y-add_with), (x+w+add_with,y+h+add_with), (0,255,0), 2) img = frame[y-add_with:y+h+add_with,x-add_with:x+w+add_with] save_path = path+name+’_’+str(i)+’.jpg’ print(save_path) cv2.imwrite(save_path,img) i += 1 cv2.imshow(’face’, frame) c = cv2.waitKey(10) if c & 0xFF == ord(’q’): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()if __name__ == ’__main__’ : # 第一個參數為保存圖片的路徑 # 第二個參數為保存圖片名字的開頭 # 第三個參數為圖片的數量 # 第四個參數可以調節圖片的大小 load_img(’E:Screenshotshome’,’rongdang’,1000,20)

效果如下：

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持好吧啦網。