face_recognition2

# coding:utf8

import cv2


def detect():
    # 创建人脸检测的对象
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'D:\PyCharm\untitled\untitled\untitled\venv\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt.xml')
    # 创建眼睛检测的对象
    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(r"D:\PyCharm\untitled\untitled\untitled\venv\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_eye.xml")
    # 连接摄像头的对象 0表示摄像头的编号
    camera = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        # 读取当前帧
        ret, frame = camera.read()
        # 转为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 检测人脸 返回列表 每个元素都是(x, y, w, h)表示矩形的左上角和宽高
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        # 画出人脸的矩形
        for (x, y, w, h) in faces:
            # 画矩形 在frame图片上画， 传入左上角和右下角坐标 矩形颜色 和线条宽度
            img = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
            # 把脸单独拿出来
            roi_gray = gray[y: y+h, x: x+w]
            # 在脸上检测眼睛   (40, 40)是设置最小尺寸，再小的部分会不检测
            eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray, 1.03, 5, 0, (40, 40))
            # 把眼睛画出来
            for(ex, ey, ew, eh) in eyes:
                cv2.rectangle(img, (x+ex, y+ey), (x+ex+ew, y+ey+eh), (0, 255, 0), 2)

        cv2.imshow("camera", frame)
        if cv2.waitKey(5) & 0xff == ord("q"):
            break

    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    detect()