OpenCV入门：8行Python实现基础人脸识别

OpenCV，全称为Open Source Computer Vision Library，是一个在计算机视觉领域具有重要影响力的开源库，自1999年成立以来，历经多个版本迭代，始终保持着丰富的功能和活跃的社区支持。它的核心功能包括图像处理、特征检测、机器学习等，为开发者提供了强大的工具集，尤其在人脸识别等计算机视觉任务中扮演着关键角色。 要实现人脸识别，OpenCV提供了一套预训练的分类器，如`haarcascade_frontalface_default.xml`，这是一种基于Haar特征的人脸检测算法。以下是一个简单的8行Python代码示例，用于演示如何利用OpenCV进行人脸识别： ```python import cv2 # 引入OpenCV的核心模块 import cv2 as cv # 读取待识别的图片，确保替换为实际图片路径 image_path = r"D:\gril.jpg" img = cv.imread(image_path) # 将彩色图片转换为灰度图像，便于后续处理 gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载级联分类器，该文件通常包含人脸的特征模板 face_cascade = cv.CascadeClassifier(r"C:\Users\14590\Desktop\opencv\haarcascade_frontalface_default.xml") # 在灰度图像上执行人脸检测 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 遍历检测到的人脸，并在原图上标记它们 for (x, y, w, h) in faces: cv.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 显示处理后的图片 cv.imshow("Face Detection", img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() ``` 这段代码首先导入必要的模块，然后读取一张图片，将其转换为灰度模式以便于人脸检测。接着，它加载预训练的级联分类器，这个分类器包含了人脸的各种特征模板。`detectMultiScale`函数会扫描输入图像，寻找与特征模板匹配的人脸区域。最后，程序会在原始图像上绘制矩形框表示检测到的人脸，并显示结果。 注意，为了使用这个代码，你需要将图片路径和级联分类器文件路径替换为你自己的实际路径。此外，OpenCV人脸检测的参数可以根据具体需求进行调整，如`scaleFactor`、`minNeighbors`等。 OpenCV为开发者提供了一个高效且灵活的平台来实现计算机视觉任务，尤其是在人脸识别领域，它已经成为许多应用的基础技术。通过学习和实践这些基础代码，你将能够逐步理解和掌握更复杂的计算机视觉算法。