用openmv识别图像中人脸的个数的相关代码

以下是使用OpenMV识别图像中人脸个数的示例代码：

import sensor, image, time
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 初始化Haar级联分类器
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
print(face_cascade)

while True:
    img = sensor.snapshot()
    # 检测人脸
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale_factor=1.5)
    # 绘制检测框
    for r in objects:
        img.draw_rectangle(r)
    print("Detected %d faces." % len(objects))

该代码中通过使用Haar级联分类器进行人脸检测，具体操作步骤如下：

1. 初始化摄像头。
2. 初始化Haar级联分类器，使用预训练好的“frontalface”分类器。
3. 进入循环，拍摄一张图片。
4. 使用`find_features()`函数检测人脸，返回的是一个包含所有检测框坐标的列表。
5. 遍历列表，使用`draw_rectangle()`函数绘制检测框。
6. 打印检测到的人脸个数。

需要注意的是，该代码中的`threshold`参数和`scale_factor`参数都可以调整，以达到更好的检测效果。另外，该代码只能检测正面的人脸，对于侧面或者其他角度的人脸可能无法检测到。