利用opencv-python实现人脸识别

1. 安装OpenCV-Python库

在命令行中输入以下命令：

pip install opencv-python

2. 下载Haar级联分类器

在OpenCV源代码中，有一些已经训练好的Haar分类器，可以用于检测人脸、眼睛等。可以从OpenCV的Github仓库中下载。在本例中，我们将使用以下两种分类器：

- haarcascade_frontalface_default.xml：用于检测人脸
- haarcascade_eye.xml：用于检测眼睛

3. 导入库并加载分类器

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

4. 加载图像并将其转换为灰度图像

img = cv2.imread('test.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

5. 检测人脸和眼睛

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
        cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)

6. 显示图像并等待用户按键

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

img = cv2.imread('test.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
        cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行后，将会显示出识别到的人脸和眼睛的矩形框。