前言

🚀 作者 ：“程序员梨子”

🚀 **文章简介 **：本篇文章主要是写了opencv的人脸检测、猫脸检测小程序。

🚀 **文章源码免费获取 ： 为了感谢每一个关注我的小可爱💓每篇文章的项目源码都是无

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点这里蓝色这行字体自取，需要什么源码记得说标题名字哈！私信我也可！

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正文

OpenCV是时下最流行的基于C++的开源计算机视觉库，它功能丰富，函数众多，从最基本的读写

图片，到简单的图像处理（比如降噪滤波、边缘检测、图像变换、特征提取等），再到更加高级的

行人检测、人脸识别、文本识别等，尽皆包含。在OpenCV提供的函数的基础上，我们可以很方便

地开发自己的应用，实现自己的算法。总的来说，就是OpenCV非常强大。具体有多强大？那得用

了才知道。今天来浅浅的给大家来两个小项目叭——人脸检测and猫脸检测👇

一、人脸检测

1）实现思路

利用OpenCV的Python接口实现人脸检测的流程如下：

• 读取图片

• 将图片转换为灰度模式，便于人脸检测

• 利用Haar特征检测图片中的人脸

• 绘制人脸的矩形区域

• 显示人脸检测后的图片

2）代码展示

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import logging
 
# 设置日志
logging.basicConfig(level = logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
 
# 待检测的图片路径
ImagePath = 'E://zhoujielun.jpg'
 
# 读取图片
logger.info('Reading image...')
image = cv2.imread(ImagePath)
# 把图片转换为灰度模式
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 探测图片中的人脸
logger.info('Detect faces...')
# 获取训练好的人脸的参数数据,进行人脸检测
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.15,minNeighbors=5,minSize=(3, 3))
 
search_info = "Find %d face."%len(faces) if len(faces) <= 1 else "Find %d faces."%len(faces)
logger.info(search_info)
 
# 绘制人脸的矩形区域(红色边框)
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)
 
# 显示图片
cv2.imshow('Find faces!', image)
cv2.waitKey(0)

3）效果展示

可以看到人脸检测的效果还是不错的。

二、猫脸检测

1）实现思路

人脸检测、人脸识别是近来非常火的技术，那么，用来识别猫脸呢？只需要把之前代码中的模型文

件换成haarcascade_frontalface.xml即可。

2）代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import logging
 
# 设置日志
logging.basicConfig(level = logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
 
# 待检测的图片路径
ImagePath = 'E://cat.jpg'
 
# 读取图片
logger.info('Reading image...')
image = cv2.imread(ImagePath)
# 把图片转换为灰度模式
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 探测图片中的人脸
logger.info('Detect faces...')
# 获取训练好的人脸的参数数据,进行人脸检测
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalcatface.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.15,minNeighbors=5,minSize=(3, 3))
 
search_info = "Find %d face."%len(faces) if len(faces) <= 1 else "Find %d faces."%len(faces)
logger.info(search_info)
 
# 绘制人脸的矩形区域(红色边框)
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)
 
# 显示图片
cv2.imshow('Find faces!', image)
cv2.waitKey(0)

3）效果展示

怎么样，是不是感觉萌萌的？

总结

本文主要介绍了OpenCV在人脸检测和猫脸检测方面的应用，并且给出了具体的Python代码。

那么，能检测人脸和猫脸，我们又能做些什么呢？其实，我们如果继续探究下去，可以做不少的事

情，比如结合深度学习的模型，比如CNN等，可以实现人脸识别啊，物体检测，自动给图像打标

签等，欢迎大家交流~

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