//下载后放到C盘根目录即可.faceCascade.load("C:/haarcascade_profileface.xml");// 打开摄像头cv::VideoCapturecapture(0);if(!capture.isOpened()){std::cout<<"无法打开摄像头"<<std::endl;return-1;}// 创建窗口cv::namedWindow("Face Detection",cv::WINDOW_NORMAL);while(true){cv::Mat frame;cap...
// 释放摄像头和窗口资源capture.release(); cv::destroyAllWindows(); return0; } 复制 运行效果: 2.2 侧脸分类器检测人脸 #include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>intmai...
可以直接打开摄像头对人脸进行识别,这些标识框也会跟随你的人脸移动。隐私问题,我这里对图片进行了识别。 3 相关类及函数介绍 opencv 中文文档 3.1 cv::VideoCapture 官方文档说明 功能:用于从视频文件、图像序列或摄像机捕获视频的类 3.1.1 open bool cv::VideoCapture::open(int index); 功能: 打开相机进行视频...
OpenCV 中提供的用于检测图像中目标的函数是 cvHaarDetectObjects , 该函数使用指针对某目标物体 ( 如人脸) 训练的级联分类器在图象中找到包含目标物体的矩形区域 , 并将这些区域作为一序列的圆形框返回,实现代码如下 : #include <opencv2/opencv.hpp> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <Windows.h>...
在sources 的一个文件夹 data/haarcascades。该文件夹包含了所有 OpenCV 的人脸检测的 XML 文件,这些可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到图像中的人脸。如下图所示:  ...
#第一步使用opencv实现,人脸检测 def CatchVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(window_name) # 视频来源,可以来自一段已存好的视频,也可以直接来自笔记本自带的摄像头或外设USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器 ...
打开摄像头,人脸识别: #获取摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) #打开摄像头 cap.open(0) while cap.isOpened(): #获取画面 flag, frame = cap.read() #人脸检测 faces =face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2) img = frame ...
基于Opencv的人脸检测及识别 一、实验目的:我这里完成的是,将8张人脸图片(4组,每组两张)存入库中,选取1张图片,程序识别出与其匹配的另一张。 这里介绍分三个步骤完成该工作,①程序读取摄像头、拍照 ②程序从电脑文档中读取图片 ③检测人脸,并用红框框出人脸...
{//VideoCapture cap(0);//打开默认摄像头//if(!cap.isOpened())//{//return -1;//}Mat frame; Mat edges; CascadeClassifier cascade, nestedCascade;boolstop =false;//训练好的文件名称,放置在可执行文件同目录下cascade.load("D:\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml...