基于python3 OpenCV3实现静态图片人脸识别.pdf
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2023-04-17
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基于 python3 OpenCV3 实现静态图片人
脸识别
本文采用
OpenCV3
和
Python3
来实现静态图片的人脸识别
,
采用的
是
Haar
文件级联。
首先需要将
OpenCV3
源代码中找到
data
文件夹下面的
haarcascades
文件夹里面包含了所有的
OpenCV
的人脸检测的
XML
文件，这些文
件可以用于检测静态，视频文件，摄像头视频流中的人脸，找到
haarcascades
文件夹后，复制里面的
XML
文件，在你新建的
Python
脚本文件目录里面建一个名为
cascades
的文件夹，并把复制的
XML
文件粘贴到新建的文件夹中一些有人脸的的图片，这个大家可以自行
百度。
创建一个识别人脸的函数
detect()
def detect(img):
#
函数声明了一个
face_cascade
的变量，该变量为
CascadeClassifier
的对象，用于检测人脸（
frontalface
）
face_cascade =
cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.
xml')
#
进行灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#
进行实际的人脸检测，传递参数是
scaleFactor
和
minNeighbor,
分别
表示人脸检测过程中每次迭代时图像的压缩率和每个人脸矩形保留
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程序猿小乙
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