实战 | 18行代码轻松实现人脸实时检测【附完整代码与源码详解】Opencv、人脸检测

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《------正文------》

效果展示

在这里插入图片描述

引言

人脸检测是计算机视觉中的一个重要任务，主要是在图像或视频中自动识别并定位出人脸的位置。它是许多后续任务（如人脸识别、人脸属性分析、表情识别、年龄估计等）的基础。

人脸检测的应用方向极为广泛。在安防监控领域，人脸检测可以用于人员定位和跟踪，进而进行人脸识别，实现身份验证和异常行为监测。在社交媒体上，人脸检测可以自动标注照片中的人脸，进行人脸美化、动态表情生成等功能。在驾驶辅助系统中，通过检测驾驶员的脸，可以检测其是否疲劳、分心等状态，从而及时发出提醒，提高行车安全。此外，人脸检测也在无人售货机、门禁系统、人脸支付等领域发挥着重要作用。

本文将基于Opencv+CvZone实现人脸面部实时检测，并给出了完整源码与代码详细解释，供需要的小伙伴学习参考学习，如果对你有帮助，感谢点赞关注！

实现步骤详解

下面是具体步骤的实现与详细解释：

步骤1: 导入必要的库

import cvzone
from cvzone.FaceDetectionModule import FaceDetector
import cv2
  • cvzone: 提供额外的OpenCV辅助功能，如文本绘制、形状绘制等。
  • cvzone.FaceDetectionModule: 特定于人脸检测的模块。
  • cv2: OpenCV库，用于图像和视频处理。

步骤2: 初始化摄像头

cap = cv2.VideoCapture(0)
  • cv2.VideoCapture(0): 初始化视频捕获对象，参数0代表默认摄像头（通常是内置摄像头）。

步骤3: 创建FaceDetector对象

detector = FaceDetector(minDetectionCon=0.5, modelSelection=0)
  • FaceDetector: 创建一个用于人脸检测的对象。
  • minDetectionCon=0.5: 设置人脸检测的最小置信度阈值为0.5。
  • modelSelection=0: 选择短距离检测模型（适合2米以内）。

步骤4: 实时人脸检测循环

进入一个无限循环，不断从摄像头读取帧。使用FaceDetector检测当前帧中的人脸，并更新图像。如果检测到人脸，遍历每个边界框并获取相关数据，如中心点、边界框坐标、识别置信度。在图像上绘制人脸中心的圆圈、识别置信度的文本以及人脸边界框。

while True:success, img = cap.read()img, bboxs = detector.findFaces(img, draw=False)if bboxs:for bbox in bboxs:center = bbox["center"]x, y, w, h = bbox['bbox']score = int(bbox['score'][0] * 100)cv2.circle(img, center, 5, (255, 0, 255), cv2.FILLED)cvzone.putTextRect(img, f'{score}%', (x, y - 15), border=5)cvzone.cornerRect(img, (x, y, w, h))
  • cap.read(): 读取摄像头的一帧图像。
  • detector.findFaces(): 在图像中检测人脸，draw=False表示不直接在图像上绘制检测结果。
  • 对于检测到的每个人脸：
    提取并使用中心点、边界框信息。
    计算并显示识别置信度。
    使用cv2.circle, cvzone.putTextRect, cvzone.cornerRect在图像上绘制人脸检测结果。

步骤5: 显示图像

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)

  • cv2.imshow(“Image”, img): 在名为"Image"的窗口显示处理过的图像。

  • cv2.waitKey(1): 暂停程序执行，等待1毫秒。

完整源码

这段代码整体实现了从摄像头获取实时视频流，进行人脸检测，并在检测到的人脸上绘制边界框、置信度分数和中心点标记的过程。

# 导入必要的库
import cvzone
from cvzone.FaceDetectionModule import FaceDetector
import cv2# 初始化摄像头
# '2' 表示连接到计算机的第三个摄像头，通常 '0' 指的是内置摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)# 初始化FaceDetector对象
# minDetectionCon: 最小检测置信度阈值
# modelSelection: 0 表示短距离检测（2米），1 表示长距离检测（5米）
detector = FaceDetector(minDetectionCon=0.5, modelSelection=0)# 循环获取摄像头帧
while True:# 从摄像头读取当前帧# success: 布尔值，表示是否成功捕获了帧# img: 捕获的帧success, img = cap.read()# 在图像中检测人脸# img: 更新后的图像# bboxs: 检测到的人脸边界框列表img, bboxs = detector.findFaces(img, draw=False)# 如果检测到人脸if bboxs:# 遍历每个边界框for bbox in bboxs:# bbox 包含 'id', 'bbox', 'score', 'center'# ---- 获取数据 ---- #center = bbox["center"]  # 中心点坐标x, y, w, h = bbox['bbox']  # 边界框坐标和大小score = int(bbox['score'][0] * 100)  # 识别置信度（百分比）# ---- 绘制数据 ---- #cv2.circle(img, center, 5, (255, 0, 255), cv2.FILLED)  # 画出圆形标记人脸中心cvzone.putTextRect(img, f'{score}%', (x, y - 15), border=5)  # 显示识别置信度文本cvzone.cornerRect(img, (x, y, w, h))  # 画出矩形框# 在名为'Image'的窗口中显示图像cv2.imshow("Image", img)# 等待1毫秒cv2.waitKey(1)

好了，这篇文章就介绍到这里，喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注，更多精彩内容持续更新~~
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