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代码：

import cv2
import sys# Get user supplied values
imagePath = 'test.png'   # sys.argv[1]
cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml" #训练后的分类器# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)# Read the image
image = cv2.imread(imagePath)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Detect faces in the image
faces = faceCascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.2, #比例因子minNeighbors=2,  #最小邻脸数minSize=(30, 30) #窗口大小#flags = cv2.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)print("Found {0} faces!".format(len(faces)))# Draw a rectangle around the faces
for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow("Faces found", image)
cv2.waitKey(0)

效果：

修改成实时人脸识别模式（有点容易误判）

代码：

import cv2
import sys
import numpy as np# Get user supplied values
cap =cv2.VideoCapture(0)   # sys.argv[1]
cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml" #训练后的分类器# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
while(True):ret, frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = faceCascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1, #比例因子minNeighbors=3,  #最小邻距minSize=(30, 30) #窗口大小)print("Found {0} faces!".format(len(faces)))for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle( frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow("Faces found",  frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

效果：

代码链接：https://github.com/gooddestiny/opencv

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