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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？
1、使用 OpenCV 進(jìn)行人臉檢測加載圖像并檢測人臉，在原始圖像的人臉周圍繪制矩形框。
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# 人臉檢測
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
face_detect()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()2、當(dāng)圖片中人數(shù)較多時，識別需要指定參數(shù)。
限定識別范圍參數(shù)：
scaleFactor(比例因子)：圖片縮放多少；
minNeighbors：至少檢測多少次；
minSize maxSize：當(dāng)前檢測區(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') 分享標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何在靜態(tài)圖像中人臉檢測？
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