呼叫opencv的介面實現人臉檢測（簡單）

2022-01-11 01:35:13 字數 1046 閱讀 5490

import cv2                


import matplotlib.pyplot 


asplt 


%matplotlib inline 


face_cascade = cv2.cascadeclassifier('


haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml')


# 載入彩色（通道順序為bgr）影象


# 將bgr影象進行灰度處理


gray =cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)


# 在影象中找出臉


faces =face_cascade.detectmultiscale(gray)


# 列印影象中檢測到的臉的個數


print(


'number of faces detected:


', len(faces))


print(type(faces))


# 獲取每乙個所檢測到的臉的識別框


for (x,y,w,h) in


faces:


# 在人臉影象中繪製出識別框


cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2


) 


# 將bgr影象轉變為rgb影象以列印


cv_rgb =cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2rgb)


# 展示含有識別框的影象


plt.imshow(cv_rgb)


plt.show()

opencv 中的 haar feature-based cascade classifiers 來檢測影象中的人臉。opencv 提供了很多預訓練的人 臉檢測模型，它們以xml檔案儲存在 github

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