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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章python利用OpenCV2实现人脸检测由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
最近，带领我的学生进行一个URTP项目设计，需要进行人脸识别。由于现在的OpenCV已经到了2.X版本，因此就不想用原来的1.X版本的代码，而网上存在的代码都是1.X版本的代码，尝试自己写一段2.X版本的代码，反复查阅资料，今天终于测试成功（很明显2.X版本的代码要比1.X的代码更简单），供大家好参考，代码如下：（2017年5月12日在python3.6.1下做一简单的修改） 。
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import
cv2
import
numpy as np
cv2.namedWindow(
"test"
)
#命名一个窗口
cap
=
cv2.VideoCapture(
1
)
#打开1号摄像头
success, frame
=
cap.read()
#读取一桢图像，前一个返回值是是否成功，后一个返回值是图像本身
color
=
(
0
,
0
,
0
)
#设置人脸框的颜色
classfier
=
cv2.CascadeClassifier(
"haarcascade_frontalface_alt.xml"
)
#定义分类器
while
success:
success, frame
=
cap.read()
size
=
frame.shape[:
2
]
#获得当前桢彩色图像的大小
image
=
np.zeros(size,dtype
=
np.float16)
#定义一个与当前桢图像大小相同的的灰度图像矩阵
image
=
cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#将当前桢图像转换成灰度图像（这里有修改）
cv2.equalizeHist(image, image)
#灰度图像进行直方图等距化
#如下三行是设定最小图像的大小
divisor
=
8
h, w
=
size
minSize
=
(
int
(w
/
divisor),
int
(h
/
divisor))
#这里加了一个取整函数
faceRects
=
classfier.detectMultiScale(image,
1.2
,
2
, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)
#人脸检测
if
len
(faceRects)>
0
:
#如果人脸数组长度大于0
for
faceRect
in
faceRects:
#对每一个人脸画矩形框
x, y, w, h
=
faceRect
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x
+
w, y
+
h), color)
cv2.imshow(
"test"
, frame)
#显示图像
key
=
cv2.waitKey(
10
)
c
=
chr
(key &
255
)
if
c
in
[
'q'
,
'Q'
,
chr
(
27
)]:
break
cv2.destroyWindow(
"test"
)
|
效果图:
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5562b0440102uw7g.html 。
最后此篇关于python利用OpenCV2实现人脸检测的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python利用OpenCV2实现人脸检测的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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