python利用OpenCV2实现人脸检测

这篇文章主要为大家详细介绍了python利用OpenCV2实现人脸检测，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

最近，带领我的学生进行一个URTP项目设计，需要进行人脸识别。由于现在的OpenCV已经到了2.X版本，因此就不想用原来的1.X版本的代码，而网上存在的代码都是1.X版本的代码，尝试自己写一段2.X版本的代码，反复查阅资料，今天终于测试成功（很明显2.X版本的代码要比1.X的代码更简单），供大家好参考，代码如下：（2017年5月12日在python3.6.1下做一简单的修改）

 import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow("test")#命名一个窗口 cap=cv2.VideoCapture(1)#打开1号摄像头 success, frame = cap.read()#读取一桢图像，前一个返回值是是否成功，后一个返回值是图像本身 color = (0,0,0)#设置人脸框的颜色 classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#定义分类器 while success: success, frame = cap.read() size=frame.shape[:2]#获得当前桢彩色图像的大小 image=np.zeros(size,dtype=np.float16)#定义一个与当前桢图像大小相同的的灰度图像矩阵 image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将当前桢图像转换成灰度图像（这里有修改） cv2.equalizeHist(image, image)#灰度图像进行直方图等距化 #如下三行是设定最小图像的大小 divisor=8 h, w = size minSize=(int(w/divisor), int(h/divisor))#这里加了一个取整函数 faceRects = classfier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#人脸检测 if len(faceRects)>0:#如果人脸数组长度大于0 for faceRect in faceRects: #对每一个人脸画矩形框 x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color) cv2.imshow("test", frame)#显示图像 key=cv2.waitKey(10) c = chr(key & 255) if c in ['q', 'Q', chr(27)]: break cv2.destroyWindow("test")

效果图：