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

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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

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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)

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效果展示

总结

open cv 牛逼