計算機視覺 opencv人臉識別

import cv2

#步驟1：載入影象
gray = cv2.cvtcolor(img , cv2.color_bgr2gray) #將影象轉換成灰度模式 opencv載入影象的方式是bgr
cv2.imshow("test",gray)
cv2.waitkey(0)
#為什麼不直接在載入影象的時候指定灰度影象？而是要轉化
#因為在 標記的時候要顯示到原圖中去，而不是在灰度圖中顯示
face_cascade = cv2.cascadeclassifier(r'c:\users\yu\desktop\haarcascade_frontalface_default.xml')
#步驟2：將numpy陣列中的資料與級聯分類器中的特徵資料進行匹配，找到人臉。（已經記錄座標）
faces = face_cascade.detectmultiscale(gray,scalefactor = 1.05,minneighbors=5)
#引數1:傳入需要檢測人臉的影象 引數2：每次影象縮小的比例（臉有大有小，所以要不斷縮小尺寸） 引數3：每乙個目標至少要檢測多少次才判定為最終的目標
for x,y,w,h in faces:
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),3) #線條寬度是3
cv2.imshow("test",img)
cv2.waitkey(0)

import cv2

img = cv2.imread(r'c:\users\yu\desktop\l.jpg') #讀取影象
gray = cv2.cvtcolor(img,cv2.color_bgr2gray) #轉化成灰度模式 bgr
face_cascade = cv2.cascadeclassifier(r'c:\users\yu\desktop\haarcascade_frontalface_default.xml')
#步驟3：將numpy陣列中的資料與級聯分類器中的特徵資料進行匹配，找到人臉。（已經記錄座標）
faces = face_cascade.detectmultiscale(gray , scalefactor = 1.25 , minneighbors = 5 )
#步驟4：讀取座標並顯示矩形
for x,y,w,h in faces:
img = cv2.rectangle(img , (x,y) , (x+w,y+h), (0,255,0) , 3)
resized = cv2.resize(img,(int(img.shape[1]/2.5),int(img.shape[0]/2.5)))
font = cv2.font_hershey_******x
cv2.imshow("love",resized)
cv2.waitkey(0)

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