opencv练习人脸识别，视频文件丢失，爬取视频没有成功，所以想通过截图保存图片的方式来保存使用。
屏幕像素大小需要经过其他模块。对于练习，只需使用您自己的屏幕即可。如果想根据不同的屏幕像素进行更改，可以重新添加。
另外，由于截图，读取图像后可以直接识别人脸，省去了保存和转换的步骤。
导入uuid，套接字，时间
导入pyautogui
导入cv2
导入numpy作为np
导入pyttsx3#语音播放
#获取电脑设备号
def get_mac():
#mac
mac = uuid.UUID(int=uuid.getnode()).hex[-12:]
#获取主机名
hostname = socket.gethostname()
# 获取 IP
ip = socket.gethostbyname(hostname)
# 导出结果数据
pc_mac = {'mac':mac,'hostname ':主机名,'ip':ip}
返回pc_mac
def get_current_time():
ct = time.time()
local_time = time.localtime(ct)
data_head = time.strftime(“%Y%m%d%H%M%” S", local_time)
data_secs = abs(ct - round(ct)) * 1000
time_stamp = "%s%03d" % (data_head, data_secs)
返回 time_stamp
def pyttsx_yybf(text):
engine = pyttsx3.init()
engine.setProperty(‘rate’, 160)#语音速度
engine.say(text)#阅读内容
engine.runAndWait()
def get_win_gui(mac,in_time,output):
# 表示：左上角坐标、宽度和高度
img = pyautogui.screenshot(region=[0,0,1366,768])
# 将得到的图像转换为二维矩阵形式，然后将RGB转换为BGR
# 因为imshow默认通道顺序是BGR，而pyautogui默认是RGB，所以需要转换，否则会出现有一些问题
img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
#cv2.imwrite('./image/win_gui/'+mac+'_'+in_time+'.jpeg' ,img_cv)
输出.write(img_cv)
if 名称 == ‘main’:
pyttsx_yybf('倒计时开始截图')
对于范围内的 i(10):pyttsx_yybf('%d 秒' % (10-i))time.sleep(0.5)
pyttsx_yybf('开始截图')# 获取系统数据
mac_id = get_mac()
# 显示数据
print('电脑参数显示', mac_id)
# 获取内容
mac, hostname, ip = mac_id['mac'], mac_id['hostname'], mac_id['ip']# 屏幕录制准备
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('X','V','I','D')
帧率 = 10
输出 = cv2.VideoWriter('jieping.avi',fourcc,fps,(1366,768))frame_num = 60 * fps
# 循环执行
while True and frame_num > 0:in_time = get_current_time()#print('in_time',in_time)get_win_gui(mac,in_time,output)frame_num -= 1time.sleep(0.0005)pyttsx_yybf('屏幕截图结束')
