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一、OpenCV机器视觉环境搭建1. OpenCV下载2. OpenCV安装3. 安装测试二、OpenCV调用摄像头及人脸检测1. 调用电脑摄像头2. 调用手机摄像头及人脸检测2.1 准备工作2.2 代码实现三、总结四、参考文献一、OpenCV机器视觉环境搭建
1. OpenCV下载
本文是基于Windows上Anaconda的OpenCV，在下载OpenCV前需要通过Anconda安装python和各依赖库（具体安装教程自行百度），再使用pip安装OpenCV的.whl文件。
OpenCV下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
进入网站后选择合适版本的OpenCV下载，本文以cp38（python版本3.8），win32_amd64（64位Windows）为例。（注：contrib模块可以提供更多的图像处理功能）
2. OpenCV安装
Windows+R进入cmd命令行窗口，使用cd命令进入下载好的.whl文件目录下，然后输入以下代码安装文件：
pip install opencv_python-4.5.4-cp38-cp38-win_amd64.whl
3. 安装测试
提前在相应文件夹下准备一张图片
在开始菜单中找到Spyder打开
在编辑区输入以下代码后点Run file（F5）运行，看能否成功读取图片：
import cv2img =cv2.imread("C:/Users/user/Pictures/lena.png", 1)cv2.imshow("1", img)cv2.waitKey()
可以看到图片读取成功
二、OpenCV调用摄像头及人脸检测
1. 调用电脑摄像头
在使用OpenCV调用手机摄像头之前我们先尝试调用一下电脑摄像头。
在代码编辑区输入以下代码
#导入opencv模块import cv2#捕捉帧，笔记本摄像头设置为0即可capture = cv2.VideoCapture(0)#循环显示帧while(True):ret, frame = capture.read()#显示窗口第一个参数是窗口名，第二个参数是内容cv2.imshow('frame', frame)if cv2.waitKey(1) == ord('q'):#按Q退出break
以下是运行之后的效果图
2. 调用手机摄像头及人脸检测
2.1 准备工作
首先在手机上安装一款APP，如下图所示
进入APP后点击下方的“打开IP摄像头服务器”进入到以下界面，我们接下来需要将电脑和手机连到同一个wifi下，然后使用APP提供的局域网IP地址来获取手机摄像头。（也可以用手机给电脑开热点，不过手机给电脑开热点可能会使电脑无法连接上手机摄像头。）
2.2 代码实现
在此之前我们下载人脸检测xml文件
下载链接：/s/10iUbJRUA_bdt-zICEjhcAw
提取码：qve4
将其放在代码目录下
获取手机摄像头及人脸检测代码：
import cv2 as cv #读取视频信息。cap = cv.VideoCapture("http://admin:admin@192.168.137.19:8081") #@前为账号密码，初始都为admin，后为ip地址face_xml = cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") #导入XML文件while(cap.isOpened()):f,img = cap.read() #读取一帧图片gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图face = face_xml.detectMultiScale(gray,1.3,10) #检测人脸，并返回人脸位置信息for (x,y,w,h) in face:cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)cv.imshow("1",img)if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
运行之后结果如下：
三、总结
通过本次实验，实现了通过OpenCV调用手机摄像头并进行人脸检测，本次只是简单的人脸检测，还可以通过不同的数据集来实现更强大的功能。
四、参考文献
猫老壳：基于OpenCV调用手机摄像头并实现人脸检测
