整個過程很簡單，因為不是自己訓練人臉特徵模型，而是使用的官方的haar分類器（但是這樣的話實測識別不是很準確）。
版本資訊：
python: 3.7
cv2: 4.1.0
1、呼叫電腦攝像頭，並不斷讀取frame
2、對每乙個讀取到的frame，進行灰度處理
3、呼叫官方給出的人臉分類器檔案haarcascade_frontalface_default.xml。(安裝了opencv庫以後可以使用everything工具搜尋這個檔案所在位置。)
4、設定引數並進行分類
5、使用cv2的矩形繪製工具繪製人臉框
6、顯示繪製好框圖的frame
7、設定捕獲到輸入q就退出
8、結束請理操作
雖然列出了這麼多點操作步驟，但實際上**行數很少，只有十來行。
import cv2
cap = cv2.videocapture(0)
while
(true):
# capture frame-by-frame
ret, frame = cap.read(
)# our operations on the frame come here
gray = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2gray)
xmlfile = r'c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml'
face_cascade = cv2.cascadeclassifier(xmlfile)
faces = face_cascade.detectmultiscale(
gray,
scalefactor=
1.15
, minneighbors=5,
minsize=(5
,5),
)print
("發現個目標!"
.format
(len
(faces)))
for(x, y, w, h)
in faces:
cv2.rectangle(frame,
(x, y)
,(x + w, y + w),(
0,255,0)
,2) cv2.imshow(
"frame"
, frame)
# display the resulting frame
if cv2.waitkey(1)
&0xff
==ord
('q'):
break
# when everything done, release the capture
cap.release(
)cv2.destroyallwindows(
)
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