人脸检测代码与运行结果

人脸检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它的目标是在图像或视频中准确地识别出人脸的位置、大小和姿态等信息。下面是一个简单的人脸检测代码示例：

import cv2

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

# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 在图像中标记人脸位置
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

# 显示结果
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码使用了OpenCV库中的Haar分类器进行人脸检测，其中`haarcascade_frontalface_default.xml`是OpenCV提供的一个已经训练好的人脸分类器。代码将图片加载进来后，使用`detectMultiScale()`函数来检测人脸，并将检测到的人脸位置用矩形标记出来。最后使用`imshow()`函数展示结果。

以下是运行结果示例：


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