脸部/手部识别 数字图像分析 python代码

以下是使用 Python 和 OpenCV 库进行脸部和手部识别的示例代码：

import cv2

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

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

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

# 检测脸部
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 绘制矩形框
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

# 检测手部
hands = hand_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 绘制矩形框
for (x,y,w,h) in hands:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

# 显示图像
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此示例中，我们使用了两个级联分类器：一个用于脸部识别，另一个用于手部识别。我们首先加载这些分类器，然后加载图像并将其转换为灰度图像。使用 `detectMultiScale` 函数来检测脸部和手部，并使用 `rectangle` 函数绘制矩形框来标记检测到的区域。最后，我们显示标记后的图像。

请注意，此示例仅用于说明目的。您可能需要对分类器和参数进行调整才能获得最佳结果。