這篇文章給大家介紹使用python怎么檢測(cè)靜態(tài)圖像中的人臉，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

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python是什么意思

Python是一種跨平臺(tái)的、具有解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮哪_本語(yǔ)言，其最初的設(shè)計(jì)是用于編寫自動(dòng)化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發(fā)獨(dú)立的項(xiàng)目和大型項(xiàng)目。

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。

# 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)域的最大最小面積。

# 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')

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當(dāng)前名稱：使用python怎么檢測(cè)靜態(tài)圖像中的人臉
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