#1.导入OpenCV#2.读取图片#3.加载人脸模型(级联分类器)特征人脸建模#4.对图片进行灰度处理#5.检查人脸#6.标记人脸#7.显示图片#8.暂停窗口#9.销毁窗口
时间: 2023-11-27 10:20:27 浏览: 35
这是关于使用OpenCV进行人脸检测的基本步骤:
1. 导入OpenCV库
```python
import cv2
```
2. 读取图片
```python
img = cv2.imread('image.jpg')
```
3. 加载人脸模型(级联分类器)特征人脸建模
```python
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
```
4. 对图片进行灰度处理
```python
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
5. 检查人脸
```python
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
```
6. 标记人脸
```python
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
```
7. 显示图片
```python
cv2.imshow('img', img)
```
8. 暂停窗口
```python
cv2.waitKey(0)
```
9. 销毁窗口
```python
cv2.destroyAllWindows()
```
完整代码如下:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 加载人脸模型(级联分类器)特征人脸建模
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 对图片进行灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检查人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
# 标记人脸
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示图片
cv2.imshow('img', img)
# 暂停窗口
cv2.waitKey(0)
# 销毁窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
注意:在运行这段代码之前,需要先下载并保存级联分类器文件(haarcascade_frontalface_default.xml)在与代码文件相同的目录下。