用Python获取摄像头并实时控制人脸

实现流程

从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）

程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。

创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。

面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，眼镜和烟卷会移动到那里结束。

然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼睛和嘴巴的中心，并为它们之间的空间旋转。

在我们实时获取眼镜和烟卷的最终位置后，眼镜和烟卷从屏幕顶部进入，开始匹配你的眼镜和嘴巴。

假如没有人脸，程序会直接返回你的视频信息，不会有面具移动的效果。

默认一个周期是4秒钟。然后你可以通过"d"键再次检测。

程序退出使用"q"键。

这里我将这个功能抽象成一个面具加载服务，请跟随我的代码一窥究竟吧。

1.导入对应的工具包

创建面具加载服务类DynamicStreamMaskService及其对应的初始化属性:

按照上面介绍，我们先实现读取视频流转换图片的函数：

接下来我们实现人脸定位函数，及眼镜和烟卷的定位:

刚才我们提到了键盘监听事件，这里我们实现一下这个函数：

接下来我们来实现加载面具信息的函数：

上面基本的功能都实现了，我们该实现画图函数了，

既然是一个服务类，那该有启动与退出函数吧，最后我们来写一下吧。

简单介绍一下这个start()函数, 启动后根据初始化监听信息，不断监听视频流，并将流信息通过opencv转换成图像展示出来。

并且调用按键监听函数，不断的监听你是否按下"d"键进行面具加载，如果监听成功，则进行图像人脸检测，并移动面具，

并持续一个周期的时间结束，面具此时会根据你的面部移动而移动。最终呈现文章顶部图片的效果.

最后，让我们试试：

写到这里，这个小功能就已经实现了，大家不妨事来使用一下。