人脸检测是一种计算机技术，用于从数字图像中硬化人脸的各种应用。人脸检测在人脸识别、运动检测器、情感接口、摄影等领域有着广泛的应用。

本文将介绍如何使用Python OpenCV直接通过网络摄像头或视频文件进行人脸检测。

首先，您需要安装OpenCV和Numpy。我们将使用完整的Python编程语言完成本教程，所以让我们开始吧。

存储库设置

我们将同时使用mediapipe和OpenCV。以下是关于这些库的更多信息。

媒体管道

MediaPipe与研究和开发人员的解决方案和应用程序合作，用于移动、网络应用、边缘计算等领域的机器学习。

MediaPipe姿势处理RGB图像，并在检测到的最突出的人上返回姿势地标。请参考使用示例。examples.

导入CV2、媒体管道和时间。

安装媒体管道的步骤

pip install mediapipe

OpenCV

OpenCV是一个图像处理库。它是为解决计算机视觉问题而设计的。OpenCV是在Python中扩展的C/C++库。

以下是安装OpenCV的命令

pip install opencv-python

我们开始吧

现在创建faceDection.py。首先，导入我们这里需要的库。

import cv2

time()函数接受浮点数，并返回自纪元以来的当前时间(以秒为单位)。如果系统时钟提供分数秒，则可能会出现分数秒。

cv2.VideoCapture(​VIDEO_PATH​)

这个是用于视频路径的。如果您不想使用网络摄像头，则必须选择此选项。

cap = cv2.VideoCapture('/home/python/OpenCV/faceDetect/faceD1.mp4')

如果您使用网络摄像头，那么

cap = cv2.VideoCapture(0) #depends on your system 0 or 1

设置帧频

pTime = 0

MediaPipe人脸检测。

MediaPipeFace Detection处理RGB图像并返回检测到的脸部位置数据的列表。

mpFaceDect = mp.solutions.face_detection

cv2.cvtColor(src，code[，dst[，dstCn]])将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。该函数将输入图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。以防发生变形。至-自RGB颜色空间，应明确指定通道的顺序(RGB或BGR)。请注意。OpenCV中的默认颜色格式通常称为RGB，但它实际上是BGR(字节颠倒)。

faceDetection.process(self，image：np.ndarray)函数处理RGB图像并返回检测到的面部位置数据的列表。RGB图像表示为NumPy ndarray。

DRAW_DETACTION(IMAGE，DETACTION，KEYPOINT_DRANGING_SPEC，BBOX_DRANGING_SPEC)函数在图像上绘制检测边界框和关键点。

cv2.putText(img，text，org，fontFace，fontScale，color[，ickness[，lineType[，bottomLeftOrigin])

让我们讨论一下参数。

cv2.putText(img, f'FPS: {int(fps_rate)}', (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,3  ,(0, 255, 0), 2)

以下是完整的代码：

我们可以将它转换成一个模块，这样我们就可以非常容易地使用这个值，创建一个类似faceDetectModule.py的模块，然后按照前面编写的那样复制所有代码。

然后创建一个类。我们应该能够做的是，我们应该创建一个对象，并创建一个方法，使我们能够检测姿势并为我们找到所有这些点。

Init function(self, min_detection_confidence=0.5, model_selection=0)

上面的代码初始化MediaPipeFace Detection对象。

参数：

完整代码请单击此处

以下是您可以根据需要使用和自定义的完整代码。请看一下。

以下是视频文件的输出

网络摄像头的输出

结论

在本文中，我们讨论了一个完整的人脸检测方案。从本文中，您可以了解有关人脸检测的知识，还可以根据需要扩展此项目。

感谢您的阅读。

祝您今天过得愉快。