自学教程：基于python+opencv调用电脑摄像头实现实时人脸眼睛以及微笑识别

# 调用电脑摄像头进行实时人脸+眼睛识别，可直接复制粘贴运行import cv2face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml')# 调用摄像头摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while(True):    # 获取摄像头拍摄到的画面    ret, frame = cap.read()    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 5)    img = frame    for (x,y,w,h) in faces:     # 画出人脸框，蓝色，画笔宽度微        img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)     # 框选出人脸区域，在人脸区域而不是全图中进行人眼检测，节省计算资源        face_area = img[y:y+h, x:x+w]        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area)     # 用人眼级联分类器引擎在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:            #画出人眼框，绿色，画笔宽度为1            cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),1)         # 实时展示效果画面    cv2.imshow('frame2',img)    # 每5毫秒监听一次键盘动作    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):        break# 最后，关闭所有窗口cap.release()cv2.destroyAllWindows()

import cv2face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml')smile_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_smile.xml')# 调用摄像头摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while(True):    # 获取摄像头拍摄到的画面    ret, frame = cap.read()    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)    img = frame    for (x,y,w,h) in faces:     # 画出人脸框，蓝色，画笔宽度微        img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)     # 框选出人脸区域，在人脸区域而不是全图中进行人眼检测，节省计算资源        face_area = img[y:y+h, x:x+w]                ## 人眼检测        # 用人眼级联分类器引擎在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area,1.3,10)        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:            #画出人眼框，绿色，画笔宽度为1            cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),1)                ## 微笑检测        # 用微笑级联分类器引擎在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表        smiles = smile_cascade.detectMultiScale(face_area,scaleFactor= 1.16,minNeighbors=65,minSize=(25, 25),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)        for (ex,ey,ew,eh) in smiles:            #画出微笑框，红色（BGR色彩体系），画笔宽度为1            cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,0,255),1)            cv2.putText(img,'Smile',(x,y-7), 3, 1.2, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)         # 实时展示效果画面    cv2.imshow('frame2',img)    # 每5毫秒监听一次键盘动作    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):        break# 最后，关闭所有窗口cap.release()cv2.destroyAllWindows()