基于OpenCV实现IP摄像头移动人物人脸检测并单独保存人脸抓拍

针对你的需求，我们需要对代码做三处核心修改：修复缩进错误、添加移动检测逻辑、修改保存逻辑为单独人脸区域。以下是修改后的完整代码：

import numpy as np
import cv2
import time

# 加载人脸检测分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

def TakeSnapshotAndSave():
    # 连接IP摄像头流
    video = cv2.VideoCapture("rtsp://user:password@0.0.0.0:553/Streaming/Channels/401")
    # 初始化前一帧用于移动检测
    prev_frame = None
    # 计数器，用于人脸图片命名
    face_num = 0
    # 移动检测阈值（可根据实际场景调整）
    motion_threshold = 5000

    while True:
        ret, frame = video.read()
        if not ret:
            print("无法读取摄像头帧，退出")
            break

        # 调整帧大小
        frame = cv2.resize(frame, (1500, 1000))
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

        # 移动检测逻辑
        motion_detected = False
        if prev_frame is not None:
            # 计算前后帧差异
            frame_delta = cv2.absdiff(prev_frame, gray)
            thresh = cv2.threshold(frame_delta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
            thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
            contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
            
            # 判断是否有足够大的移动区域
            for contour in contours:
                if cv2.contourArea(contour) > motion_threshold:
                    motion_detected = True
                    break

        # 更新前一帧
        prev_frame = gray.copy()

        # 仅当检测到移动时，才进行人脸检测和保存
        if motion_detected:
            faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
            for (x, y, w, h) in faces:
                # 绘制人脸框（可选，用于预览）
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
                # 提取人脸区域
                face_roi = frame[y:y + h, x:x + w]
                # 保存人脸图片
                cv2.imwrite(f'face_{face_num}.jpg', face_roi)
                face_num += 1
                # 添加短暂延迟，避免同一帧重复保存
                time.sleep(0.1)

        # 显示预览画面
        cv2.imshow("Lodhran Camera", frame)
        k = cv2.waitKey(1)
        if k == ord('q'):
            break

    video.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    TakeSnapshotAndSave()

关键修改说明： #

• 修复缩进问题：将原代码中脱离函数的while True循环放入TakeSnapshotAndSave函数内部，解决变量作用域错误
• 添加移动检测：使用帧差法对比前后帧灰度差异，通过轮廓面积判断是否有有效移动，避免无意义的持续抓拍
• 保存人脸区域：在人脸检测的循环内，提取face_roi并单独保存，每检测到一张人脸生成一个独立文件
• 优化稳定性：添加帧读取失败判断，避免程序崩溃；添加短暂延迟防止同一帧内重复保存相同人脸

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Muhammad Noman