python图片人脸识别源码

以下是使用OpenCV库和Haar级联分类器实现人脸检测的Python示例代码：

import cv2

# 加载Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
img = cv2.imread('img.jpg')

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

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

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

# 显示结果
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey()

其中，`haarcascade_frontalface_default.xml` 是OpenCV提供的人脸检测分类器文件，可以自行下载。`detectMultiScale()` 函数中的参数可以根据实际情况进行调整。

相关问题

python人脸识别源码opencv

您可以在网络上搜索关于使用OpenCV进行人脸识别的代码，也可以参考官方文档：https://docs.opencv.org/master/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html 。

python人脸识别源码下载

### 下载并安装 `face_recognition` 库

为了下载和使用 Python 的人脸识别源代码，通常是指安装 `face_recognition` 这一库及其依赖项。可以通过 pip 工具来完成这一过程。

#### 安装 `face_recognition`

首先确保已经安装了必要的依赖环境，比如 dlib 和 cmake。接着通过命令行执行如下指令：

pip install face-recognition

这条命令会自动获取最新版本的 `face_recognition` 及其所需的其他软件包[^2]。

#### 获取源码

如果希望获得具体的源代码文件而不是仅仅作为使用者，则可以从 GitHub 上克隆官方仓库:

git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition.git
cd face_recognition

这将会把整个项目复制到本地计算机上以便进一步研究或修改[^1]。

#### 验证安装成功与否

一旦完成了上述操作之后，可以在 Python 脚本里尝试导入该模块来进行简单的测试验证是否正常工作：

import face_recognition

print("Face Recognition Module Imported Successfully!")

当运行这段脚本时如果没有报错说明一切顺利[^3]。