紀錄: 使用 WebCam 在 Python 中以 OpenCV 完成人臉檢測

這影片是紀錄【Python +OpenCV】Python 3 程式設計最佳入門到進階應用實戰工程師培訓班:基礎至進階語法+影像處理與辨識(OpenCV) 課程的DEMO部分，請參考相關網頁：
 
先決條件是必須先安裝好相關的程式: Python、Opencv。。。。。。

就像 Youtube影片一樣，通過WebCam可以很容易地在Opencv的影像中檢測到臉部，完整Python程式碼如下:

import cv2
import sys
from time import sleep

cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    if not video_capture.isOpened():
        print('Unable to load camera.')
        sleep(5)
        pass

    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = video_capture.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

    # Draw a rectangle around the faces
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('Video', frame)

# When everything is done, release the capture
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

現在我們來解析重點程式部分...

OpenCV已經包含許多預先訓練的分類器(classifiers)，臉部常用的是 haarcascade_frontalface_default.xml，所以要先加載所需的XML分類器：

cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

接著要將 WebCam 設定為 OpenCV 的視頻源(video source)，這樣 OpenCV 可以擷取WebCam的視頻。
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

再來循環執行，持續透過 Opencv 的 read()功能從視頻源中讀取一幀(Frame)，及返回 ret, frame：
ret是返回值， frame是實際的視頻幀(Frame)讀取（每個循環一幀(Frame)）。
ret, frame = video_capture.read()

再來Opencv 讀進來的影像格式預設為BGR，現將其讀取的影像(frame)灰階化得到gray影像。
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Opencv最重要的人臉檢測函數，使用的是 detectMultiScale函數。它可以檢測出圖片中所有的人臉，並將人臉用vector保存各個人臉的座標、大小（用矩形表示），其函數呼叫如下:
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=5,
        minSize=(30, 30)
    )
detectMultiScale 參數是： gray 是CV_8U類型的矩陣，其中包含檢測對象的圖像。 scaleFactor 是 指定在圖像大小依每個圖像比例縮小的程度。 minNeighbors是指定每個候選矩形必須保留多少個鄰居的參數。此參數將影響檢測到的人臉質量，較高的值會導致檢測數量較少但質量較高。minSize是最小可能的人臉大小。小於此值的人臉將被忽略。

再來是在偵測到的臉部周圍繪製一個矩形。
    # Draw a rectangle around the faces
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

最後將幀(Frame)顯示。
cv2.imshow('Video', frame)

再來 Python 等待'q'鍵被按下。如果偵測到按下 'q'，退出Python。
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

最後是離開Python前，釋放capture 的 video。

# When everything is done, release the capture
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()