一、opencv检测一张图片

opencv检测人脸分成三部分：

1、图片转换成灰色（降低为一维的灰度，减低计算强度）
2、图片上画矩形
3、使用训练分类器查找人脸

在使用OpenCV的人脸检测之前，需要一个人脸训练模型，格式是xml的，我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml。
级联分类器的下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 可全部下载到本地。

import cv2filepath = "together.jpg"
img = cv2.imread(filepath)  # 读取图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换灰色# OpenCV人脸识别分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
color = (0, 255, 0)  # 定义绘制颜色
# 调用识别人脸
faceRects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
if len(faceRects):  # 大于0则检测到人脸for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸x, y, w, h = faceRect# 框出人脸cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)# 左眼cv2.circle(img, (x + w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),color)   # 圆心  半径# 右眼cv2.circle(img, (x + 3 * w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),color)# 嘴巴cv2.rectangle(img, (x + 3 * w // 8, y + 3 * h // 4),(x + 5 * w // 8, y + 7 * h // 8), color)cv2.imshow("image", img)  # 显示图像
c = cv2.waitKey(10)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

分类器classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))参数说明：

gray：转换的灰图
scaleFactor：图像缩放比例，可理解为相机的X倍镜
minNeighbors：对特征检测点周边多少有效点同时检测，这样可避免因选取的特征检测点太小而导致遗漏
minSize：特征检测点的最小尺寸

二、opencv摄像头实时检测人脸

# OpenCV版本的视频检测
import cv2# 图片识别方法封装
def discern(img):gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cap = cv2.CascadeClassifier( "haarcascade_frontalface_default.xml")faceRects = cap.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(50, 50))if len(faceRects):for faceRect in faceRects:x, y, w, h = faceRectcv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2)  # 框出人脸cv2.imshow("Image", img)# 获取摄像头0表示第一个摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while (1):  # 逐帧显示ret, img = cap.read()# cv2.imshow("Image", img)discern(img)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
cap.release()  # 释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()  # 释放窗口资源

不过这种方法检测人脸非常不准，大家就玩玩就可以

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