使用openCV识别人脸，并用方框框住人脸、方框左上角显示体温数字36.7

好的，这个问题属于技术问题，可以回答。对于使用OpenCV识别人脸，您可以使用OpenCV的人脸检测器，如Haar cascades或者DNN模型，并在检测到人脸的区域绘制一个方框，然后在方框的左上角显示体温数字36.7。具体实现可以参考OpenCV官方文档或者其他相关资料。

相关问题

java使用opencv实现人脸识别

要在Java中使用OpenCV实现人脸识别，需要以下几个步骤：

1.下载安装OpenCV库

首先需要下载并安装OpenCV库，可以到官方网站https://opencv.org/releases/下载适合自己环境的版本，然后按照安装指南进行安装。

2.导入OpenCV库

在Java项目中，需要使用OpenCV库的功能，需要将OpenCV库导入到项目中。具体导入方式可以查看OpenCV官方文档https://docs.opencv.org/3.4/d9/df8/tutorial_root.html。

3.载入训练好的人脸分类器

OpenCV提供了一些训练好的人脸分类器，可以用来检测人脸。可以在OpenCV库中找到这些分类器文件，然后使用Java代码将其载入。

4.读取图片或视频流

使用Java代码读取图片或视频流，可以使用OpenCV中提供的Imgcodecs类进行图片读取，也可以使用VideoCapture类进行视频流读取。

5.使用人脸分类器检测人脸

使用OpenCV中提供的CascadeClassifier类，将训练好的人脸分类器载入，并使用detectMultiScale方法在图片或视频流中检测人脸。

6.标记人脸并显示

使用Java代码标记出检测到的人脸位置，并将结果显示在图片或视频流中。

下面是一个简单的Java代码示例：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

public class FaceDetection {

    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 载入人脸分类器
        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");

        // 读取图片
        Mat image = Imgcodecs.imread("test.jpg");

        // 检测人脸
        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

        // 标记人脸并显示
        for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
            Imgproc.rectangle(image, rect.tl(), rect.br(), new Scalar(0, 255, 0), 3);
        }
        Imgcodecs.imwrite("result.jpg", image);
    }
}

在这个示例中，我们载入了一个人脸分类器文件"haarcascade_frontalface_alt.xml"，然后读取了一张图片"test.jpg"，使用人脸分类器检测人脸，并标记人脸位置，并将结果保存在"result.jpg"中。

使用人脸识别器件识别视频，要求使用OpenCV识别出一张人脸

好的，我可以为您提供一些关于在OpenCV中使用人脸识别器件识别视频的指导。

首先，您需要安装并配置OpenCV以便使用它的人脸识别功能。接下来，您需要使用OpenCV中的一个名为CascadeClassifier的类来加载并使用预先训练好的分类器。

以下是一个使用CascadeClassifier类的示例代码，用于在视频中检测和标记人脸：

import cv2

# 加载分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
    
    # 在检测到的人脸周围绘制矩形框
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先加载了一个名为“haarcascade_frontalface_default.xml”的分类器，并使用它来检测视频帧中的人脸。然后，我们在检测到的人脸周围绘制了一个矩形框，并将结果显示在屏幕上。最后，我们按下“q”键来退出程序。

您可以根据自己的需要调整代码中的参数，例如缩放因子(scaleFactor)和最小邻居(minNeighbors)。这将影响检测到的人脸数量和准确性。

希望这可以帮助您开始使用OpenCV进行人脸识别。