采用cv2和默认的人脸识别分类器实现人脸检测功能

人脸识别分类器 haarcascade_frontalface_default

提示:分类器文件地址在这里:https://github.com/opencv/opencv/blob/687fc11626901cff09d2b3b5f331fd59190ad4c7/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml


文章目录

  • 人脸识别分类器 haarcascade_frontalface_default
  • 前言
  • 一、直接复制,然后粘贴,改吧改吧 完事儿
  • 效果展示
  • 总结


前言

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:

知道它比较厉害,就行了,opencv


一、直接复制,然后粘贴,改吧改吧 完事儿

import cv2 as cv# 原图片地址
imgPath = "D:\\temp\\60d38831-f7c0-40cc-9f3c-4ede4ea0b77b.jpeg"
# 将图片大小resize到 150*200 大小
resize_img = cv.resize(cv.imread(imgPath), dsize=(150, 200))
# 加载人脸识别默认分类器
face_detect = cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
# 检查人脸 按照1.01倍放大 周围最小像素为50
faces = face_detect.detectMultiScale(resize_img, scaleFactor=1.01, minNeighbors=50)
# 显示图片,没有画框
cv.imshow("faceDetection", resize_img)
# 等待显示 设置任意键退出程序
cv.waitKey(0)
# 循环人脸
for x, y, w, h in faces:# 对图片进行画框cv.rectangle(resize_img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 0), thickness=2)
# 保存画框后的图片
cv.imwrite('D:\\temp\\result.jpg', resize_img)

效果展示

在这里插入图片描述

总结

open cv 牛逼

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