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本篇文章主要讲述python的安装以及pycharm解释器的配置流程，本篇文章已经成功收录到我们python专栏中：https://blog.csdn.net/lbcyllqj/category_12089557.htmlhttps://blog.csdn.net/lbcyllqj/category_12089557.html

 

前言

python在人工智能方面可以毫不客气的说，比其他的所有语言都要有优势，因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。

opencv库

opencv是最经典的python视觉库，它里面包含了很多种视觉的识别类型供开发者们使用。

opencv库的下载

我们可以在我们的pycharm里面输入以下代码进行下载，但这里我们下载的是阉割版的。

pip install opencv-python    

当我们的pycharm下载完成之后，我们呢还需要在opencv的官网进行下载：

首页 - OpenCV

然后我们选择（如下图所示）：

 进入之后，我们就可以看到opencv相对应的版本了：

 然后，我们选择自己使用的系统进行下载并安装即可（仅安装即可，opencv不用环境配置！只需要记住安装在哪里，当我们使用的时候直接调取我们的安装目录就可以！）

当安装完成之后，我们就可以看到安装路径下的这些文件：

 里面包含眼睛识别，面部识别等一些强大的识别算法！

人脸检测报警系统（可用于：家用监控；人脸门禁；人脸打卡签到等）

这里我将本功能分为了三个py文件来展开描述：

抓取人脸功能模块

首先，导入cv库

import cv2

然后调取我们的摄像头（0代表本机摄像头，其他代表外接摄像头）

cap = cv2.VideoCapture(0)

用while来判断是否为开启状态：

while(cap.isOpened()):

得到每一帧的图片进行赋值：

ret_flag,Vshow = cap.read()

调用控制键盘函数，控制判断按键：

k = cv2.waitKey(1) & 0xFF

使用imshow函数显示拍摄图像：

cv2.imshow('ceshi',Vshow)

键盘监听，按s键进行保存：

if k == ord('s'):

保存拍摄图像的格式，打印提示文字：

 cv2.imwrite('E:/tupian/'+str(num)+'.name'+'.jpg',Vshow)
        print('保存成功'+str(num)+".jpg")
        print("-------------------------")
        num += 1

释放摄像头与内存：

#释放摄像头
cap.release()
#释放内存
cv2.destroyAllWindows()

完整代码：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)

falg = 1
num = 1

while(cap.isOpened()):#检测是否在开启状态
    ret_flag,Vshow = cap.read()#得到每一帧的图像
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF#判断按键
    cv2.imshow('ceshi',Vshow)#显示图像
    if k == ord('s'):#按s键保存
        cv2.imwrite('E:/tupian/'+str(num)+'.name'+'.jpg',Vshow)
        print('保存成功'+str(num)+".jpg")
        print("-------------------------")
        num += 1

    elif k == ord(' '):#退出
        break

#释放摄像头
cap.release()
#释放内存
cv2.destroyAllWindows()

录入人脸功能模块

在写这个功能模块之前，我们要在pycharm中或cmd中的本文件根目录下使用命令行，安装face模块使用函数：

 pip install opencv-contrib-python

导入第三方库：

import os
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

存储人脸数据：

facesSamples=[]

存储姓名数据：

ids=[]

存储图片信息：

imagePaths=[os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]

加载分类器（就是我们上面讲到的在opencv官网下载的库，我们只需要调取安装目录就可以）：

face_detector = cv2.CascadeClassifier('E:/open-cv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

 遍历列表中的图片：

for imagePath in imagePaths:

将打开的图片灰度化：

PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L')

将图片转化为数组：

img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8')

获取图片人脸特征：

faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy)

获取每一张拍摄图片的id与姓名：

id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0])

做判断，预防拍摄无面容图片：

        for x,y,w,h in faces:
            ids.append(id)
            facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])

打印面部特征与id，并返回数据：

    print('id',id)
    print('fs:',facesSamples)
    return facesSamples,ids

调用图片路径（有第一步抓取人脸后按s键保存到'E:/tupian/'路径下的图片）：

 path = 'E:/tupian/'

获取图像数组和id标签数组和姓名：

faces,ids=getImageAndLabels(path)

加载识别器：

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

训练数据：

 recognizer.train(faces,np.array(ids))

保存面部特征到文件夹（创建一个文件夹，用于存放读取的面部信息）：

 recognizer.write('tupian/tupian.yml')

完整代码：

import os
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

def getImageAndLabels(path):
    #储存人脸数据
    facesSamples=[]
    #储存姓名数据
    ids=[]
    #储存图片信息
    imagePaths=[os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    #加载分类器
    face_detector = cv2.CascadeClassifier('E:/open-cv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
    #遍历列表中的图片
    for imagePath in imagePaths:
        #打开图片，灰度化PIL有九种不同的模式：1，L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr，I，F
        PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L')
        #将图像转化为数组，以黑白深浅
        img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8')
        #获取图片人脸特征
        faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy)
        #获取每一张图片的id和姓名
        id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0])
        #预防无面容照片
        for x,y,w,h in faces:
            ids.append(id)
            facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])
        #打印面部特征和id
    print('id',id)
    print('fs:',facesSamples)
    return facesSamples,ids

if __name__ == '__main__':
    #图片路径
    path = 'E:/tupian/'
    #获取图像数组和id标签数组和姓名
    faces,ids=getImageAndLabels(path)
    #加载识别器
    recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
    #训练
    recognizer.train(faces,np.array(ids))
    #保存文件
    recognizer.write('tupian/tupian.yml')

人脸识别功能模块

导入第三方库:

import cv2
import os

加载训练过的数据文件：

recogizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

加载保存过的面部信息：

recogizer.read('tupian/tupian.yml')

定义名称数组：

names=[]

识别全局变量定义：

warningtime = 0

识别视频中人脸模块：

def face_detect_demo(img):
    gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度
    face_detector=cv2.CascadeClassifier('E:/open-cv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
    face=face_detector.detectMultiScale(gray)
    for x,y,w,h in face:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2)
        cv2.circle(img,center=(x+w//2,y+h//2),radius=w//2,color=(0,255,0),thickness=1)
        # 人脸识别
        ids, confidence = recogizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
        if confidence > 80:
            global warningtime
            warningtime += 1
            if warningtime > 100:
               # warning()
               warningtime = 0
            cv2.putText(img, 'unkonw', (x + 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 1)
        else:
            cv2.putText(img,str(names[ids-1]), (x + 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 1)
    cv2.imshow('result',img)

导入存储的图片名字标签：

def name():
    path = 'E:/tupian/'
    # names = []
    imagePaths=[os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    for imagePath in imagePaths:
       name = str(os.path.split(imagePath)[1].split('.',2)[1])
       names.append(name)

加载监控或已保存下来的视频：

cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')
name()
while True:
    flag,frame=cap.read()
    if not flag:
        break
    face_detect_demo(frame)
    if ord(' ') == cv2.waitKey(10):
        break

释放内存与视频：

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

 完整代码：

import cv2
import os
#加载训练数据文件
recogizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
#加载数据
recogizer.read('tupian/tupian.yml')
#名称
names=[]
#报警全局变量
warningtime = 0
#准备识别的图片
def face_detect_demo(img):
    gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度
    face_detector=cv2.CascadeClassifier('E:/open-cv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
    face=face_detector.detectMultiScale(gray)
    for x,y,w,h in face:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2)
        cv2.circle(img,center=(x+w//2,y+h//2),radius=w//2,color=(0,255,0),thickness=1)
        # 人脸识别
        ids, confidence = recogizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
        if confidence > 80:
            global warningtime
            warningtime += 1
            if warningtime > 100:
               # warning()
               warningtime = 0
            cv2.putText(img, 'unkonw', (x + 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 1)
        else:
            cv2.putText(img,str(names[ids-1]), (x + 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 1)
    cv2.imshow('result',img)

#名字标签
def name():
    path = 'E:/tupian/'
    # names = []
    imagePaths=[os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    for imagePath in imagePaths:
       name = str(os.path.split(imagePath)[1].split('.',2)[1])
       names.append(name)
#加载视频
cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')
name()
while True:
    flag,frame=cap.read()
    if not flag:
        break
    face_detect_demo(frame)
    if ord(' ') == cv2.waitKey(10):
        break
#释放内存+视频
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

最终显示效果：

录入过的面部信息就会显示录入的姓名（如下面的LQJ），未录入过的面部信息就会显示unkonw（不知道的状态）。