python-opencv

注意：
opencv选择了默认路径下的可以使用以下方法解决

1. 编写人脸识别的demo，从Github上面下载了haarcascade_frontalface_alt.xml放在了我的桌面，编译一直出问题，后来才发现在安装cv2这个模块的时候，会在你python安装路径下面生成”E:\Python37\Lib\site-packages\cv2\data“，在这个路径下面就有haarcascade_frontalface_alt.xml
   只需要将：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’)

改为：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘D:/Anaconda3/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml’)

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2. 若出现错误

可以在此电脑处搜索文件名，因为可能会出现文件多处出现的情况。

参考：https://blog.csdn.net/qq_42621977/article/details/89315619

照片中的人脸识别

代码

import cv2
import numpy as np

#1.静态图像中的人脸检测
def StaticDetect(filename):
    #创建一个级联分类器 加载一个 .xml 分类器文件. 它既可以是Haar特征也可以是LBP特征的分类器.
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
    
    #加载图像
    img = cv2.imread(filename)
    #转换为灰度图
    gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #进行人脸检测，传入scaleFactor，minNegihbors，分别表示人脸检测过程中每次迭代时图像的压缩率以及
    #每个人脸矩形保留近似数目的最小值
    #返回人脸矩形数组
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_img,1.3,5)
    for (x,y,w,h) in faces:
        #在原图像上绘制矩形
        img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    cv2.namedWindow('Face Detected')
    cv2.imshow('Face Detected',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
if __name__=='__main__':
    filename = 'test.jpg'
    StaticDetect(filename)

结果：