本文采用OpenCV3和Python3 来实现静态图片的人脸识别,采用的是Haar文件级联。
首先需要将OpenCV3源代码中找到data文件夹下面的haarcascades文件夹里面包含了所有的OpenCV的人脸检测的XML文件，这些文件可以用于检测静态，视频文件，摄像头视频流中的人脸，找到haarcascades文件夹后，复制里面的XML文件，在你新建的Python脚本文件目录里面建一个名为cascades的文件夹，并把复制的XML文件粘贴到新建的文件夹中一些有人脸的的图片，这个大家可以自行百度。
创建一个识别人脸的函数detect()
def detect(img):
#函数声明了一个face_cascade的变量，该变量为CascadeClassifier的对象，用于检测人脸（frontalface）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
#进行灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#进行实际的人脸检测，传递参数是scaleFactor和minNeighbor,分别表示人脸检测过程中每次迭代时图像的压缩率和每个人脸矩形保留近邻数目的最小值
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
for (x,y,w,h) in faces:
#依次提取faces变量中的值来画矩形
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,255),2)
cv2.imshow('face_track',img)
#避免图形窗口关闭
cv2.waitKey(0)
上面就是主要的函数，当然你也可以不用函数，直接写在while循环里面，下面是完整的程序代码
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)
运行结果
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。
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。