python中如何在静态图像中人脸检测?

1、使用OpenCV进行人脸检测加载图像并检测人脸，在原始图像的人脸周围绘制矩形框。

#人脸检测

importcv2ascv

defface_detect():

#将图片灰度处理，降低色彩的通道

gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

#加载特征数据

face_detector=cv.CascadeClassifier('D:/Python/opencv/sources/data

/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

face=face_detector.detectMultiScale(gray)

forx,y,w,hinface:#坐标及宽度高度

cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,255,0),thickness=2)

#img所画图片，坐标，颜色，宽度

#显示

cv.imshow('result',img)

#加载图片

img=cv.imread('lena.jpg')

#人脸检测

face_detect()

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

2、当图片中人数较多时，识别需要指定参数。

限定识别范围参数：

scaleFactor(比例因子)：图片缩放多少;

minNeighbors：至少检测多少次;

minSizemaxSize：当前检测区域的最小面积。

#将照片灰度

gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

#加载特征数据

face_detector=cv.CascadeClassifier('D:/Python/opencv/sources/data/haarcascades

/haarcascade_frontalface_default.xml')

以上就是python培训之如何在静态图像中人脸检测?希望能对大家有所帮助。更多Python学习教程请关注IT培训机构:千锋教育。http://www.mobiletrain.org/

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