利用opencv查看文件夹下的图片实现人脸识别

可以使用以下步骤来实现利用OpenCV查看文件夹下的图片实现人脸识别：

1.首先导入必要的库：

import cv2
import os

2.加载已经训练好的人脸识别分类器：

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

3.设置文件夹路径并循环遍历每张图片：

path = 'your_image_folder_path'
for filename in os.listdir(path):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        img = cv2.imread(os.path.join(path, filename))

4.将图片转换成灰度图像：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

5.使用分类器检测人脸：

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

6.在图片中标记人脸位置：

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

7.显示标记后的图片：

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

完整代码如下所示：

import cv2
import os

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
path = 'your_image_folder_path'

for filename in os.listdir(path):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        img = cv2.imread(os.path.join(path, filename))
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.imshow('image', img)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()

注意：在运行代码前，需要将文件夹路径和分类器路径修改成自己的路径。