此代码使用的开发工具import numpy as np image_folder = r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\renlian' image_paths = [os.path.join(image_folder, f) for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith('.jpg')] dnnnet = cv2.dnn.readNetFromCaffe(r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\deploy.prototxt', r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel') for image_path in image_paths: img = cv2.imread(image_path) h, w = img.shape[:2] blobs = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1.0, (600, 300), [104., 117., 123., ], False, False) dnnnet.setInput(blobs) detections = dnnnet.forward() faces = 0 for i in range(0, detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.7: faces += 1 box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) x1, y1, x2, y2 = box.astype('int') y = y1 - 10 if y1 - 10 > 10 else y1 + 10 text = "%.3f" % (confidence * 10) + '%' cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, text, (x1 + 20, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2) # 用imshow显示图片，并用waitKey等待键盘操作 cv2.imshow('face', img) key = cv2.waitKey(0) # 如果输入的是“q”键，结束循环 if key == ord('q'): break # 销毁所有创建的窗口 cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用的开发工具是OpenCV，它是用于计算机视觉和机器学习的开源计算机视觉库。OpenCV中提供了各种各样的函数和类，包括图像处理、特征检测、目标跟踪等等。

具体来说，这段代码使用了OpenCV中的dnn模块实现了人脸检测和识别的功能。具体流程如下：

1. 首先定义了一个文件夹路径和一个列表变量，用于存储需要检测的图片路径。

2. 接着使用OpenCV中的dnn.readNetFromCaffe()函数读取预训练好的卷积神经网络模型，并加载到内存中。

3. 循环处理每张待检测的图片，读取图片、获取图片的高度和宽度、将图片转换为二进制格式（即blob）、将blob输入到神经网络中进行前向计算、获取检测结果。

4. 对每张图片的检测结果进行解析，获取人脸框的位置、置信度等信息，然后在图片上绘制人脸框和置信度的文本信息。

5. 最后使用OpenCV中的imshow()函数显示图片，并通过waitKey()等待键盘操作。如果输入的是“q”键，就结束循环并销毁所有创建的窗口。

需要注意的是，这段代码中使用了numpy库来处理数组，需要先导入numpy库才能使用。同时，还需要注意保证预训练模型文件和待检测的图片都存在于指定的路径中，否则会出现文件不存在的错误。