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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何在靜態(tài)圖像中人臉檢測(cè)？
1、使用 OpenCV 進(jìn)行人臉檢測(cè)加載圖像并檢測(cè)人臉，在原始圖像的人臉周圍繪制矩形框。
成都創(chuàng)新互聯(lián)的客戶來自各行各業(yè)，為了共同目標(biāo)，我們?cè)诠ぷ魃厦芮信浜?，從?chuàng)業(yè)型小企業(yè)到企事業(yè)單位，感謝他們對(duì)我們的要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。專業(yè)領(lǐng)域包括成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作、電商網(wǎng)站開發(fā)、微信營(yíng)銷、系統(tǒng)平臺(tái)開發(fā)。
# 人臉檢測(cè)
import cv2 as cv
def face_detect():
# 將圖片灰度處理，降低色彩的通道
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 加載特征數(shù)據(jù)
face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/python/opencv/sources/data
/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
face = face_detector.detectMultiScale(gray)
for x, y, w, h in face: # 坐標(biāo)及寬度高度
cv.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), color=(0, 255, 0), thickness=2)
# img所畫圖片，坐標(biāo)，顏色，寬度
# 顯示
cv.imshow('result', img)
# 加載圖片
img = cv.imread('lena.jpg')
# 人臉檢測(cè)
face_detect()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()2、當(dāng)圖片中人數(shù)較多時(shí)，識(shí)別需要指定參數(shù)。
限定識(shí)別范圍參數(shù)：
scaleFactor(比例因子)：圖片縮放多少；
minNeighbors：至少檢測(cè)多少次；
minSize maxSize：當(dāng)前檢測(cè)區(qū)域的最小面積。
# 將照片灰度
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 加載特征數(shù)據(jù)
face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/Python/opencv/sources/data/haarcascades
/haarcascade_frontalface_default.xml') 本文名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何在靜態(tài)圖像中人臉檢測(cè)？
文章路徑：http://m.5511xx.com/article/dpddjps.html
