测试环境如下
硬件准备：树莓派3B+，CSI摄像头（500万像素）
系统环境：已安装opencv3.4.2
树莓派型号
pi@raspberrypi:~ $ cat /proc/device-tree/model
Raspberry Pi 3 Model B Plus Rev 1.3
系统位数
pi@raspberrypi:~ $ getconf LONG_BIT
32
系统版本
pi@raspberrypi:~ $ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Raspbian
Description: Raspbian GNU/Linux 9.4 (stretch)
Release: 9.4
Codename: stretch
内核
pi@raspberrypi:~ $ uname -a
Linux raspberrypi 4.14.52-v7+ #1123 SMP Wed Jun 27 17:35:49 BST 2018 armv7l GNU/Linux
pi@raspberrypi:~ $ opencv_version
3.4.2
开始测试：
在树莓派上安装 OpenCV 之后，我们测试一下，以确认摄像头正常运转。
pi@raspberrypi:~ $ pwd
/home/pi
创建python测试文件
sudo nano testcamera.py
代码如下
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,640) # set Width
cap.set(4,480) # set Height
while(True):
ret, frame = cap.read()
# frame = cv2.flip(frame, -1) # Flip camera vertically 表示垂直翻转摄像头画面
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('gray', gray)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27: # press 'ESC' to quit
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
保存后，直接运行这个脚本
python testcamera.py
你将会看到一个灰色的摄像头启动的画面，表示成功。注意：复制代码过去的时候请把我注释的汉字去掉，否则会报错。垂直翻转摄像头是因为有些人的摄像头安装的反向是反的，我的是安装的正的，所以将那一行注释了。
Ctrl+C退出，测试摄像头结束。
接着开始简单的人脸检测，检测成功后悔会框住人脸。
新建人脸检测的python文件
sudo nano facedetection.py
代码如下
import numpy as npimport cv2
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/opencv/opencv3/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3,640) # set Widthcap.set(4,480) # set Height
while True: ret, img = cap.read() img = cv2.flip(img, -1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(20, 20) )
for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('video',img)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: # press 'ESC' to quit break
cap.release()cv2.destroyAllWindows()注意，faceCascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/opencv/opencv3/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')这行代码中要写你安装opencv目录下的haarcascade_frontalface_default.xml文件的绝对路径，否则会报错。这行代码可以加载「分类器」。上一篇文章安装opencv的时候我是把它安装在/home/pi/opencv/opencv3/目录下，因此定义faceCascade的绝对路径就是/home/pi/opencv/opencv3/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
接下来开始运行
python facedetection.py
你将会看到镜头检测到了一个人脸。
至此，简单的人脸检测就已经成功了。
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