使用OpenCV呼叫攝像頭檢測人臉並連續截圖100張

#-*- coding: utf-8 -*-
# import 進openCV的庫
import cv2

###呼叫電腦攝像頭檢測人臉並截圖

def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):
    cv2.namedWindow(window_name)

    #視訊來源，可以來自一段已存好的視訊，也可以直接來自USB攝像頭
    cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)

    #告訴OpenCV使用人臉識別分類器
 

    classfier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")

    #識別出人臉後要畫的邊框的顏色，RGB格式, color是一個不可增刪的陣列
    color = (0, 255, 0)

    num = 0
    while cap.isOpened():
        ok, frame = cap.read() #讀取一幀資料
        if not ok:
            break

        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #將當前楨影象轉換成灰度影象
 


        #人臉檢測，1.2和2分別為圖片縮放比例和需要檢測的有效點數
        faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))
        if len(faceRects) > 0:          #大於0則檢測到人臉
            for faceRect in faceRects:  #單獨框出每一張人臉
                x, y, w, h = faceRect

                #將當前幀儲存為圖片
 

                img_name = "%s/%d.jpg" % (path_name, num)
                #print(img_name)
                image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
                cv2.imwrite(img_name, image,[int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])

                num += 1
                if num > (catch_pic_num):   #如果超過指定最大儲存數量退出迴圈
                    break

                #畫出矩形框
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)

                #顯示當前捕捉到了多少人臉圖片了，這樣站在那裡被拍攝時心裡有個數，不用兩眼一抹黑傻等著
                font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
                cv2.putText(frame,'num:%d/100' % (num),(x + 30, y + 30), font, 1, (255,0,255),4)

                #超過指定最大儲存數量結束程式
        if num > (catch_pic_num): break

        #顯示影象
        cv2.imshow(window_name, frame)
        c = cv2.waitKey(10)
        if c & 0xFF == ord('q'):
            break

            #釋放攝像頭並銷燬所有視窗
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    # 連續截100張影象，存進image資料夾中
    CatchPICFromVideo("get face", 0, 99, "/image")