Python3.6.3 + OpenCV3.3.0 实现动态人脸捕获

准备工作

在开始之前，我们需要准备一些必要的工具和环境：
- Python3.6.3
- OpenCV3.3.0
- 摄像头设备（PC自带或USB摄像头）

安装Python3.6.3和OpenCV3.3.0

如果你还没有安装Python3和OpenCV，可以参考以下步骤：

安装Python3.6.3

1. 访问官方网站：https://www.python.org/downloads/release/python-363/.
2. 选择对应的操作系统版本，下载对应的安装包。
3. 双击安装包，按照提示进行安装。

安装OpenCV3.3.0

1. 下载OpenCV3.3.0的源代码，可以从官网（https://opencv.org/releases/）或者其他镜像网站下载最新的编译好的压缩包。
2. 解压下载的压缩包，在命令行中进入解压后的文件夹。
3. 在命令行中输入以下命令，编译并安装OpenCV：

mkdir build
cd build
cmake ../
make
sudo make install

在安装前，需要确保已经安装了cmake和其他依赖项。具体可以参考OpenCV官方文档。

动态人脸捕获实现

我们使用Python3.6.3和OpenCV3.3.0来实现动态人脸捕获。具体步骤如下：

步骤1：导入所需要的库

我们需要导入cv2，numpy和os库来实现人脸捕获。

import cv2
import numpy as np
import os

步骤2：加载人脸分类器

OpenCV提供了许多人脸分类器，我们可以使用其中的之一来检测人脸。在这里，我们使用的是haarcascade_frontalface_alt.xml。

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')

步骤3：打开摄像头

cap = cv2.VideoCapture(0)

其中0表示打开默认的摄像头设备，如果有多个设备，可以设置为1、2、3等。

步骤4：读取每一帧图像

ret, frame = cap.read()

其中ret表示摄像头是否正常打开，frame表示读取到的一帧图像。

步骤5：人脸检测

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

其中，我们首先将图像转换为灰度图像（这一步会提高程序的运行速度），然后使用detectMultiScale函数检测人脸。scaleFactor、minNeighbors、minSize等参数需要我们根据实际情况进行调整。

步骤6：在图像中绘制矩形框

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

这一步，我们在读取到的每一帧图像中，将检测到的每一个人脸用绿色的矩形框出来。(x, y)表示矩形框左下角的坐标，(x+w, y+h)表示矩形框右上角的坐标。

步骤7：显示图像

cv2.imshow('Face Detection', frame)

这一步，我们将处理后的图像显示出来，然后等待ESC键的输入。

步骤8：释放资源

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

最后，我们释放摄像头资源并关闭所有窗口。

示例1：动态人脸捕获

下面的代码实现动态人脸捕获的功能，只需要运行就可以在打开的窗口中实时显示摄像头捕获到的人脸。

import cv2
import numpy as np
import os

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('Face Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

示例2：图片中人脸捕获

下面的代码实现读取一张图片，并在上面用矩形框出其中的人脸。

import cv2
import numpy as np
import os

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
img = cv2.imread('test_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Face Detection', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()