标签：xml gray 人脸识别 roi haarcascade python image cv2 自学
小白我今天学到了一个跟人脸相关的东西了，而且搞了半天终于搞定了。
我们先看看效果。
这是原图：
这是运行过后的效果图：
对于小白我来说，感觉很酷，毕竟在自学的路上又更进了一步。
接下来我们来看看是如何实现的，
import cv2
#像这里的haarcascade_frontalface_default.xml和haarcascade_eye.xml文件
#在我们导入的第三方库cv2中都有，我们必须要用到，否则，是实现不了的
#创建人脸检测级联分类器对象实例
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(“E:\pycharm\untitled3.6\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml”)
#创建人眼检测级联分类器实例
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(“E:\pycharm\untitled3.6\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_eye.xml”)
#载入图片
image = cv2.imread(r"C:\Users\W\Desktop\Face\x.jpg")
#灰度化处理
gray_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#调用级联分类器进行多尺度检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image,1.5,3)
#遍历检测到的结果
for (x,y,w,h) in faces:
#绘制矩形框，颜色值的顺序为BGR，即矩形的颜色为蓝色
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
roi_gray = gray_image[y:y+h,x:x+w]
roi_color = image[y:y+h,x:x+w]
#在检测到的人脸区域内检测眼睛
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
for(ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
#写出图片
cv2.imwrite(r"C:\Users\W\Desktop\Face\x1.jpg",image)
运行一下，我们就可以得到上方的图片效果了。今天研究了一下，最终还是有回报的，贼开心。
Hello0_0
发布了3 篇原创文章 · 获赞 0 · 访问量 364
私信
关注
标签：xml,gray,人脸识别,roi,haarcascade,python,image,cv2,自学 来源： https://blog.csdn.net/Hello0_0/article/details/104149114
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。