opencv之从视频帧中截取图片

最近在训练一个人脸识别的模型，而项目训练需要大量真实人脸图片样本。

刚好项目用到opencv识别人脸，可以把每一帧图片保存下来，用此方法可以方便的获取大量的脸部样本，大约20分钟可以获取到10000张.

#-*- encoding:utf8 -*-

import cv2

import os

import sys

import random

# 获取分类器

classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

face_dir = './my_faces'

if not os.path.exists(face_dir):

    os.makedirs(face_dir)

name=raw_input("please input your name:")

os.makedirs(face_dir+'/'+name)

# 打开摄像头 参数为输入流，可以为摄像头或视频文件

camera = cv2.VideoCapture(0)

# 改变亮度与对比度

def relight(img, alpha=1, bias=0):

    w = img.shape[1]

    h = img.shape[0]

    #image = []

    for i in range(0,w):

        for j in range(0,h):

            for c in range(3):

                tmp = int(img[j,i,c]*alpha + bias)

                if tmp > 255:

                    tmp = 255

                elif tmp < 0:

                    tmp = 0

                img[j,i,c] = tmp

    return img

i = 1

while 1:

    if (i <= 10000):

        print('It`s processing %s image.' % i)

        success, img = camera.read()        # 读帧

        gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转灰度图

        faces = classifier.detectMultiScale(gray_img, 1.3, 5)#用分类器获取脸部

        for f_x, f_y, f_w, f_h in faces:#截取原来图像的脸部

            face = img[f_y:f_y+f_h, f_x:f_x+f_w]

            face = cv2.resize(face, (128,128))

            face = relight(face, random.uniform(0.5, 1.5), random.randint(-50, 50))#重新调亮度

            cv2.imwrite(face_dir+'/'+name+'/'+str(i)+'.jpg', face)

            i+=1

        key = cv2.waitKey(10)

        c = chr(key & 255)

        if c in ['q', 'Q', chr(27)]:

            break

    else:

        break

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