一、識別圖像中的人臉

haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
lbpcascade_frontalcatface.xml
GitHub上有Haar級聯檢測器源代碼可自行下載，lbp級聯檢測器也一樣有源碼可自行下載
也一樣

import cv2 as cv import numpy as npdef face_detect(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)#轉成灰度圖face_detector = cv.CascadeClassifier(r"G:\Juptyer_workspace\study\opencv\opencv3\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")#級聯檢測器faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 2)#多個尺度空間進行查找人臉#第三個參數2 表示附近出現兩個檢測結果即可，兩個矩形框for x, y, w, h in faces:cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)#繪制矩形框cv.imshow("result", image)src = cv.imread(r"G:\Juptyer_workspace\study\opencv\opencv3\pyy.jpg") cv.namedWindow("result", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input image", src) face_detect(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

效果圖如下：
(我的男神)

二、識別視頻中的人臉

import cv2 as cv import numpy as npdef face_detect(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)#轉成灰度圖face_detector = cv.CascadeClassifier(r"G:\Juptyer_workspace\study\opencv\opencv3\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")#級聯檢測器faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 2)#多個尺度空間進行查找人臉#第三個參數2 表示附近出現兩個檢測結果即可，兩個矩形框for x, y, w, h in faces:cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 1)#繪制矩形框cv.imshow("result", image)capture = cv.VideoCapture(r"G:\Juptyer_workspace\study\opencv\opencv3\beyond.mp4")#參數為0。表示調用本地攝像頭 cv.namedWindow("result", cv.WINDOW_AUTOSIZE) while(True):ret, frame = capture.read()frame = cv.flip(frame, 1)face_detect(frame)c = cv.waitKey(10)if c == 27: # ESCbreakcv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

效果圖如下：
（我的信仰）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的二十一、人脸检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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