# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import imutils
from crop_img import crop_and_save_image
import datetime
# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 创建人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')# 初始化人数计数器
num_people = 0 # 画面中人的数量
init_people = 0 #
all_people = 0 # 整个视频中出现的人的数量
i = datetime.datetime.now() # 现在的时间
i_pre = i.second-4 # 避免重复检测的参照时间
while True:# 读取摄像头数据ret, frame = cap.read()# 调整图像大小frame = imutils.resize(frame, width=500)# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测人脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 3)i = datetime.datetime.now()# 绘制人脸矩形框for (x, y, w, h) in faces:# 当画面中的检测到的人脸有变化时才进行抓拍人脸if init_people != len(faces):# print("second*********:", i.second, i_pre)# 拍判断画面中人脸数变化是否大于2秒，若大于进行新的抓拍，否则则认为为检测抖动不抓拍if abs(i.second - i_pre) % 60 > 2:# print("second:", i.second, i_pre)# 总人数加1all_people += 1# print("faces：", len(faces))# print("hhhhhhhhhhhh")# 进行抓拍人脸cropped_image = crop_and_save_image(frame, int(x*0.9), int(y*0.9), int(w*1.4), int(h*1.4)) # 裁剪人脸else:# 校验画面人数init_people = len(faces)# 绘制人脸检测框cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)# 当 faces中的人脸序列全部检测完，才进行更新init_people与i_pre# 更新重复检测时间，校验画面人数if len(faces) != 0:i_pre = datetime.datetime.now().second # 获取当前的时间init_people = len(faces)if len(faces) == 0:# i_pre = datetime.datetime.now().secondinit_people = 0# 更新人数计数器num_people = len(faces)# 在图像上显示人数cv2.putText(frame, "Number of People: {}".format(num_people), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255),2)# 显示图像cv2.imshow('frame', frame)# 按下q键退出if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
print(all_people)
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
crop_and_save_image 函数：
import cv2
import os
import datetimedef crop_and_save_image(image, x, y, width, height):""":param image: 图片:param x: 裁剪区域的左上角 x 坐标:param y: 裁剪区域的左上角 y 坐标:param width: 裁剪区域的宽度:param height: 裁剪区域的高度"""# 裁剪图片cropped_image = image[y:y+height, x:x+width]# 显示裁剪的图片cv2.imshow('cropped_image', cropped_image)# 保存文件夹output_folder = '../imag/'save_name = '{}m{}s.jpg'# 创建文件夹，如果不存在，则创建os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)i = datetime.datetime.now() # 获取当前的时间# 拼接保存地址 -- 注意： format中不能存在中文字符，负责无法保存output_path = os.path.join(output_folder, save_name.format(i.minute, i.second))# 将当前检测时间信息打印在保存的图片上cv2.putText(cropped_image, "{}/{}/{} {}:{}:{}".format(i.year, i.month, i.day, i.hour, i.minute, i.second), (20, 15), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 200, 0),2)# 保存当前抓拍到的人脸图片cv2.imwrite(output_path, cropped_image)
