使用python怎么检测静态图像中的人脸

这篇文章给大家介绍使用python怎么检测静态图像中的人脸，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

python是什么意思

Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

1、使用 OpenCV 进行人脸检测加载图像并检测人脸，在原始图像的人脸周围绘制矩形框。

# 人脸检测import cv2 as cvdef face_detect():    # 将图片灰度处理，降低色彩的通道    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)    # 加载特征数据    face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/Python/opencv/sources/data    /haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')    face = face_detector.detectMultiScale(gray)    for x, y, w, h in face:  # 坐标及宽度高度        cv.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), color=(0, 255, 0), thickness=2)          # img所画图片，坐标，颜色，宽度    # 显示    cv.imshow('result', img)# 加载图片img = cv.imread('lena.jpg')# 人脸检测face_detect()cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

2、当图片中人数较多时，识别需要指定参数。

限定识别范围参数：

scaleFactor(比例因子)：图片缩放多少；

minNeighbors：至少检测多少次；

minSize maxSize：当前检测区域的最大最小面积。

# 将照片灰度gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 加载特征数据face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/Python/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

关于使用python怎么检测静态图像中的人脸就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。