基于模板匹配的人脸检测人脸检测人脸检测人脸检测代码

以下是基于模板匹配的人脸检测代码，可以用于检测静态图片中的人脸：

import cv2

# 加载模板图像和测试图像
template = cv2.imread('template.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
test_image = cv2.imread('test_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 获取模板图像的宽度和高度
w, h = template.shape[::-1]

# 匹配模板
res = cv2.matchTemplate(test_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设置匹配阈值
threshold = 0.8

# 获取匹配位置
loc = np.where(res >= threshold)

# 绘制矩形框标注人脸位置
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(test_image, pt, (pt[0]+w, pt[1]+h), (0, 255, 255), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', test_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，需要准备一个模板图像和一个测试图像，模板图像中包含一个已知的人脸，测试图像中需要检测人脸的位置。代码中使用了 OpenCV 中的模板匹配函数 `cv2.matchTemplate()`，并设置了匹配阈值，通过比较模板图像和测试图像的相似度来检测人脸位置。最后，绘制矩形框标注人脸位置，并显示结果图像。