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基于python3 OpenCV3實(shí)現(xiàn)靜態(tài)圖片人臉識(shí)別

更新時(shí)間：2018年05月25日 08:36:19 作者：胖子大叔

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了基于Python3 OpenCV3實(shí)現(xiàn)靜態(tài)圖片人臉識(shí)別，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文采用OpenCV3和Python3 來(lái)實(shí)現(xiàn)靜態(tài)圖片的人臉識(shí)別,采用的是Haar文件級(jí)聯(lián)。

首先需要將OpenCV3源代碼中找到data文件夾下面的haarcascades文件夾里面包含了所有的OpenCV的人臉檢測(cè)的XML文件，這些文件可以用于檢測(cè)靜態(tài)，視頻文件，攝像頭視頻流中的人臉，找到haarcascades文件夾后，復(fù)制里面的XML文件，在你新建的Python腳本文件目錄里面建一個(gè)名為cascades的文件夾，并把復(fù)制的XML文件粘貼到新建的文件夾中一些有人臉的的圖片，這個(gè)大家可以自行百度。

創(chuàng)建一個(gè)識(shí)別人臉的函數(shù)detect()

def detect(img):
 #函數(shù)聲明了一個(gè)face_cascade的變量，該變量為CascadeClassifier的對(duì)象，用于檢測(cè)人臉（frontalface）
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
 #進(jìn)行灰度化處理
 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 #進(jìn)行實(shí)際的人臉檢測(cè)，傳遞參數(shù)是scaleFactor和minNeighbor,分別表示人臉檢測(cè)過(guò)程中每次迭代時(shí)圖像的壓縮率和每個(gè)人臉矩形保留近鄰數(shù)目的最小值
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
 for (x,y,w,h) in faces:
 #依次提取faces變量中的值來(lái)畫(huà)矩形
 img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,255),2)
 cv2.imshow('face_track',img)
 #避免圖形窗口關(guān)閉
 cv2.waitKey(0)

上面就是主要的函數(shù)，當(dāng)然你也可以不用函數(shù)，直接寫(xiě)在while循環(huán)里面，下面是完整的程序代碼

import cv2

filename = cv2.imread('face_2.jpg')

def detect(img):
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
 for (x,y,w,h) in faces:
 img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,255),2)
 cv2.imshow('face_track',img)
 cv2.waitKey(0)

if __name__ == "__main__":
 detect(filename)

運(yùn)行結(jié)果

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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