''' Haar Cascade Face detection with OpenCV Based on tutorial by pythonprogramming.net Visit original post: https://pythonprogramming.net/haar-cascade-face-eye-detection-python-opencv-tutorial/ Adapted by Marcelo Rovai - MJRoBot.org @ 7Feb2018 ''' import numpy as np import cv2 # multiple cascades: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,640) # set Width cap.set(4,480) # set Height while True: ret, img = cap.read() img = cv2.flip(img, -1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5 , minSize=(20, 20) ) 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] cv2.imshow('video',img) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: # press 'ESC' to quit break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 代码的意思

这段代码使用OpenCV库实现了基于Haar级联分类器的人脸检测。它使用摄像头读取视频流，并在视频帧中检测人脸。它通过使用预训练的级联分类器（haarcascade_frontalface_default.xml）来识别人脸。在检测到人脸后，代码会在人脸周围绘制一个蓝色矩形框。程序会循环读取视频帧，并在屏幕上实时显示检测结果，直到按下ESC键退出程序。

相关问题

opencv4.6.0人脸识别

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，其中包含了很多图像处理和计算机视觉相关的算法和工具。OpenCV 中有一些常用的人脸识别算法，例如 Haar Cascade、LBPH 等。

在 OpenCV 4.6.0 版本中，人脸识别相关的内容主要包括两个模块：objdetect 和 face。其中，objdetect 模块提供了基于 Haar 特征的人脸检测算法，可以用来检测图片或视频中是否存在人脸；face 模块提供了更高级的人脸识别算法，包括基于特征的人脸识别算法和深度学习模型等。这些算法可以用来对图片或视频中的人脸进行识别，例如对于人脸进行检测、对人脸进行识别等。

如果您需要深入了解 OpenCV 4.6.0 中的人脸识别相关内容，可以参考官方文档：https://docs.opencv.org/4.5.4/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html

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。