代码：
import cv2def CatchPICFromVideo(camera_idx):("image",0) #可调节大小#("image", 1600, 900) # 设置长和宽# 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头cap = (camera_idx)# 告诉OpenCV使用人脸识别分类器data_path = "D:\Study\python__gongju\opencv-master\data\haarcascades\" #自己电脑模型地址 不要有中文classfier = (data_path)# 识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式color = (0, 255, 0)num = 0while cap.isOpened():ok, frame1 = () # 读取一帧数据scale_percent = 50 # percent of original size 缩小到原来50%width = int([1] * scale_percent / 100)height = int([0] * scale_percent / 100)dim = (width, height)frame = (frame1, dim, interpolation=)ifnot ok:breakgrey = (frame, ) # 将当前桢图像转换成灰度图像# 人脸检测，和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数faceRects = (grey, scaleFactor=, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))if len(faceRects) > 0: # 大于0则检测到人脸for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸x, y, w, h = faceRect# 将当前帧保存为图片#img_name = '%s/% ' %(path_name, num)#image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]#(img_name, image)num += 1#if num > catch_pic_num: # 如果超过指定最大保存数量退出循环#break# 画出矩形框(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)# 显示当前捕捉到了多少人脸图片了，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(frame ,'num:%d' % (num) ,(x + 30, y + 30), font, 1, (255 ,0 ,255) ,4)# 超过指定最大保存数量结束程序#if num > catch_pic_num:#break# 显示图像qcv2.imshow("image", frame)c = (1)if c & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头并销毁所有窗口 ()()
if__name__ == '__main__':CatchPICFromVideo(r'H:\renwu__opencv\zhaopian\')#print(CatchPICFromVideo(r'H:\renwu__opencv\zhaopian\')) #0表示笔记本自带的摄像头 否则就是视频地址 不要有中文效果图：
我电脑是轻薄本 都是把画质降低才识别的。
但识别效果不是很好，但总体速度快 不卡，还是能识别出大部分人脸的。
