【Avnet ZU1试用活动】+ USB摄像头测试及人脸检测

TLLED

一、USB摄像头设备

1.1、硬件连接

1.2、检测USB摄像头设备。

二、测试USB摄像头
python测试USB摄像头

2.1、代码
am.py

1. import cv2
   
2. import datetime
   
3. 
   
4. data = int(input("请输出摄像头编号 0或1或2:"))
   
5. cap = cv2.VideoCapture(data)
   
6. if not cap.isOpened():
   
7.     print("无法打开摄像头")
   
8.     exit()
   
9. while True:
   
10.     ret, frame = cap.read()
    
11.     cv2.imshow('usb_camera', frame)
    
12.     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    
13.         break
    
14. 
    
15. 
    
16. cap.release()
    
17. cv2.destroyAllWindows()

复制代码

2.2、运行

执行python3 am.py

显示图像

三、人脸检测

3.1、下载数据包opencv源码中提供了一些识别算法，人的脸部、眼睛、身体、上半身等，使用这些算法可对身体部位进行识别。
开发板安装的opencv版本是4.5.2，下面下载对应的版本数据。(我在板卡系统中没有找到下面数据，若有这些数据可不用下载)
下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/4.5.2

下载只需要data下面的xml文件

3.2、测试代码

am2.py

1. import cv2
   
2. 
   
3. #获取opencv版本
   
4. print(cv2.getVersionString());
   
5. #检测脸部和眼睛
   
6. face_cascade = cv2.CascadeClassifier("/home/root/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
   
7. eye_cascade = cv2.CascadeClassifier( "/home/root/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml")
   
8. 
   
9. cap = cv2.VideoCapture(0)
   
10. while True:
    
11.     ret, frame = cap.read()
    
12. 
    
13.     gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
14.     faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
    
15.     for (x, y, w, h) in faces:
    
16.         cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    
17.         roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    
18.         eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    
19.         for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
    
20.             cv2.rectangle(frame, (x+ex, y+ey), (x+ex+ew, y+ey+eh), (0, 255, 0), 2)
    
21.     cv2.imshow('usb_camera_face', frame)
    
22.     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    
23.         break
    
24. cap.release()   
    
25. cv2.destroyAllWindows()
    

复制代码

3.3、测试结果

执行命令：python3 am2.py
在眼睛和脸部位置画标记。