Python + OpenCV人脸检测

在 opencv根目录\sources\data\haarcascades中提供了很多训练好的分类器，我们使用haarcascade_frontalface_alt.xml分类器。

Haar cascade是Paul Viola和 Michael Jone在2001年，论文”Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”提出的一种Object Detection方法。

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 加载人脸特征，该文件在 python安装目录\Lib\site-packages\cv2\data 下
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 将读取的图像转为COLOR_BGR2GRAY，减少计算强度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测出的人脸个数
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor = 1.15, minNeighbors = 5, minSize = (5, 5))

print("Face : {0}".format(len(faces)))

# 用矩形圈出人脸的位置
for(x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) 

cv2.namedWindow("Faces")
cv2.imshow("Faces", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()