## 調用系統opencv人臉識別標準庫的接口 * 視頻教程 [樹莓派+python自美系統教程17opencv實現人臉打卡簽到-1](https://www.bilibili.com/video/av66666082/?p=19) [樹莓派+python自美系統教程18opencv實現人臉打卡簽到-2](https://www.bilibili.com/video/av66666082/?p=20) [樹莓派+python自美系統教程19opencv實現人臉打卡簽到-3](https://www.bilibili.com/video/av66666082/?p=21) * 插件導入 ``` from package.include.opencv import Opencv #導入人臉離線識別庫 from package.base import Base,log from plugin import Plugin import os class Opencvs_演示調用(Plugin,Base): def __init__( self, public_obj ): self.public_obj = public_obj #初始化人臉識別類對象 self.opencv = Opencv() #初始化人臉識別成功方法 self.opencv.success = self.success #和下面的函數同名 #在自己的這個類里面重寫opencv類函數 success 如下 #識別結束自動回調這個函數得到結果（False/True） def success(self,enobj): print(enobj) self.opencv close() #該方法等于開始的strat里的retuen 結果 self.public_obj.master_conn.send({'optype': 'return','type': 'system','state': True,'msg': '備注自定義','data':"你需要前端顯示和合成播放的文字"} ) return True #啟動入口 def start(self,enobj): #啟動人臉識別 self.opencv.main_video( 看下面的參數說明 ) ''' 開始拍照抓取 temp_file: # 臨時保存圖片位置和名稱 fier_file = [{ # 模型參數[列表]-支持多模型 'file': # 模型xml 'scaleFactor': 1.2 # 多少倍 'minNeighbors': 5 # 對比多少次 'minSize': (40,40) # 最小檢測窗口 (40, 40) }], window = { # 窗口參數{字典} - 有參數顯示，無參不顯示(默認) 'name':' ', # 窗口名稱，（默認為空格） 'size':(640,480), # 窗口大小, （寬，高） / -1 全屏(默認) 'is_focus':(300,300), # 是否顯示窗口聚焦框， （寬，高） 有參數-顯示 / 無參-不顯示(默認) 'is_capture': 0 # 是否顯示捕捉框 1 - 顯示 / 0 -不顯示(默認) }, save = { # 保存參數{字典} 'type': 1, # 保存圖片區域： 1 - 全窗口(默認)， 2 - 聚焦框部分， 3 - 捕捉框部分 如果設置顯示聚焦窗口默認值為： 2 -- 即保存聚焦框部分 如果設置捕捉框默認值為： 3 -- 即保存捕捉框部分 'color': 0 # 保存為彩色或黑白：1 - 彩色 / 0 - 黑白(默認) }, camera_angle = 0, # 攝像頭方向 -1 0(默認) 1 2 thre = 0.5 # 閾值,取值：0 ~ 1，數值越大處理越耗時（默認0.5）,如果定義顯示聚焦框默認值為：1 ```