一、前言

本文是《 人脸识别完整项目实战 》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。

完整的相关内容已录制成视频课程，点击跳转： 《人脸识别完整项目实战（附源码）》

整个《人脸识别完整项目实战》系统架构结构如下图所示：

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项目概述篇：系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计；

环境部署篇：提供C++和Python两种编程语言的版本，系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置；

程序设计篇：从实时视频采集开始，涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出；

模型训练篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景，介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程，让大家都人脸识别有一个完整的直观的认识；

算法原理篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景，人脸区域检测和人脸特征点标定的算法原理和实现机制，让大家对人脸识别与机器学习、深度学习进行有效关联；

学习框架篇：系统介绍主流深度学习框架，重点就本课程用到Dlib深度学习框架进行介绍，通过dlib深度学习实战案例1和dlib深度学习实战案例2，两个完整的案例，让大家对dlib的深度学习框架有一个直观的认识；

二、正文

2.1 程序逻辑

Python实时视频采集程序主要流程共分为10个步骤，具体如下图所示：

<tt-image data-tteditor-tag="tteditorTag" contenteditable="false" class="syl1554704449912" data-render-status="finished" data-syl-blot="image" style="box-sizing: border-box; cursor: text; color: rgb(34, 34, 34); font-family: "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Helvetica Neue", Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;"> image

<input class="pgc-img-caption-ipt" placeholder="图片描述(最多50字)" value="" style="box-sizing: border-box; outline: 0px; color: rgb(102, 102, 102); position: absolute; left: 187.5px; transform: translateX(-50%); padding: 6px 7px; max-width: 100%; width: 375px; text-align: center; cursor: text; font-size: 12px; line-height: 1.5; background-color: rgb(255, 255, 255); background-image: none; border: 0px solid rgb(217, 217, 217); border-radius: 4px; transition: all 0.2s cubic-bezier(0.645, 0.045, 0.355, 1) 0s;"></tt-image>

流程描述：

库文件导入：导入程序依赖的python安装包；

摄像头管理对象创建和初始化：是对opencv VideoCapture对象的创建和初始化，通过它打开摄像头设备；

启动循环监控：循环处理每一帧图片；

图像抓拍：利用opencv提供的摄像头管理设备，进行逐帧图像内容的抓取，然后进行处理；

图像窗口显示：利用opencv的窗口对象，进行抓拍内容的显示。

等待用户输入：利用opencv提供的键盘输入监控程序，获取用户指令。

摄像头释放：收到退出指令后，释放摄像头管理设备资源。

2.2 接口说明

python实时视频监控采集功能的实现，主要是采用了opencv开源框架提供的摄像头管理类：VideoCapture。该类的主要方法和属性如下图所示：

<tt-image data-tteditor-tag="tteditorTag" contenteditable="false" class="syl1554704449914" data-render-status="finished" data-syl-blot="image" style="box-sizing: border-box; cursor: text; color: rgb(34, 34, 34); font-family: "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Helvetica Neue", Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;"> image

<input class="pgc-img-caption-ipt" placeholder="图片描述(最多50字)" value="" style="box-sizing: border-box; outline: 0px; color: rgb(102, 102, 102); position: absolute; left: 187.5px; transform: translateX(-50%); padding: 6px 7px; max-width: 100%; width: 375px; text-align: center; cursor: text; font-size: 12px; line-height: 1.5; background-color: rgb(255, 255, 255); background-image: none; border: 0px solid rgb(217, 217, 217); border-radius: 4px; transition: all 0.2s cubic-bezier(0.645, 0.045, 0.355, 1) 0s;"></tt-image>

opencv的摄像头管理类，我们主要应用了其open（打开摄像头）、read（读取每一帧）、release（释放设备）等函数功能能。

2.3 源码设计

源码的执行，需要导入opencv库文件，直接执行：pip install opencv 即可实现。具体程序代码如下图所示：

<pre spellcheck="false" style="box-sizing: border-box; margin: 5px 0px; padding: 5px 10px; border: 0px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-variant-numeric: inherit; font-variant-east-asian: inherit; font-weight: 400; font-stretch: inherit; font-size: 16px; line-height: inherit; font-family: inherit; vertical-align: baseline; cursor: text; counter-reset: list-1 0 list-2 0 list-3 0 list-4 0 list-5 0 list-6 0 list-7 0 list-8 0 list-9 0; background-color: rgb(240, 240, 240); border-radius: 3px; white-space: pre-wrap; color: rgb(34, 34, 34); letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;"># 实时：视频图像采集(opencv)
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)

从视频流循环帧

while True:
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Frame", frame)
# 退出：Q
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

清理窗口

cv2.destroyAllWindows()
</pre>

2.4 运行效果

<tt-image data-tteditor-tag="tteditorTag" contenteditable="false" class="syl1554704449919" data-render-status="finished" data-syl-blot="image" style="box-sizing: border-box; cursor: text; color: rgb(34, 34, 34); font-family: "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Helvetica Neue", Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;"> image

<input class="pgc-img-caption-ipt" placeholder="图片描述(最多50字)" value="" style="box-sizing: border-box; outline: 0px; color: rgb(102, 102, 102); position: absolute; left: 187.5px; transform: translateX(-50%); padding: 6px 7px; max-width: 100%; width: 375px; text-align: center; cursor: text; font-size: 12px; line-height: 1.5; background-color: rgb(255, 255, 255); background-image: none; border: 0px solid rgb(217, 217, 217); border-radius: 4px; transition: all 0.2s cubic-bezier(0.645, 0.045, 0.355, 1) 0s;"></tt-image>

​ 三、未完待续

本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版）第一节《实时视频采集程序设计（python）》，全文共53个章节，持续更新，敬请关注。人脸识别技术交流QQ群：683380553。