openCV+python3 最简单的人脸检测代码 (ainusers亲测)

青旅半醒 2024-04-18 21:01 43阅读 0赞

import sys
    import importlib
    import cv2
    
    #注意python2中，直接调用reload(sys)，但python3中要import importlib
    importlib.reload(sys)
    
    # 获取训练好的人脸的参数数据，这里直接从GitHub上使用默认值,注意该xml文档要放在执行目录下
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
    
    # 读取图片
    image = cv2.imread('face1.jpg')
    
    #把图像转为灰度图，查了一下原因，是这么说的：
    # 减少数据量(比如RGB模式，可以减少到原图片的1/3)，同时可 以去掉一些噪声信号。
    # 先将图片转化为灰度图，然后将这个灰度图的对比度增高，这样可以使得图片本来暗的地方更暗，亮的地方更亮一些。
    # 这样处理以后，图片就 更容易被算法设别出来了。
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 分类器探测图片中的人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
            image,
            scaleFactor=1.15,
            minNeighbors=5,
            minSize=(5, 5),
            flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    print ("发现{0}个人脸!".format(len(faces)))
    
    #faces中的四个量分别为左上角的横坐标、纵坐标、宽度、长度
    for x, y, w, h in faces:
        img = cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        cv2.circle(image, ((x + x + w) // 2, (y + y + h) // 2),(w // 2), (0, 255, 0),2)
        print(x,y,w,h)
    
    cv2.imshow("Find Faces!", image)
    cv2.waitKey(0)

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