#!/usr/bin/python
#  # Created by 老刘 on 2020/6/20
# #  Author: Lao Liu <412842374@qq.com>
#1.导入库
import cv2
#2.加载图片
img=cv2.imread('IMG_20150301_163734.jpg')
#3.加载人脸模型（找到自己电脑上的人脸模型）
face = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')
#4.为了提高性能，将图片转化为灰度图片
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2BGR)
#5.检查人脸
faces=face.detectMultiScale(gray)
print(faces)
#6标记人脸
for (x,y,w,h)in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),5)
#7.创建窗口
    cv2.namedWindow('The first Demo')
#8.显示图片
    cv2.imshow('The first Demo',img)
#9.暂停窗口
    cv2.waitKey(0)
#10.关闭窗口
    cv2.destroyAllWindows()

一、人脸检测完整代码及10个步骤

 #!/usr/bin/python
#  # Created by 老刘 on 2020/6/20
# #  Author: Lao Liu <412842374@qq.com>
#1.导入库
import cv2
#2.加载图片
img=cv2.imread('IMG_20150301_163734.jpg')
#3.加载人脸模型（找到自己电脑上的人脸模型）
face = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')
#4.为了提高性能，将图片转化为灰度图片
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2BGR)
#5.检查人脸
faces=face.detectMultiScale(gray)
print(faces)
#6标记人脸
for (x,y,w,h)in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),5)
#7.创建窗口
    cv2.namedWindow('The first Demo')
#8.显示图片
    cv2.imshow('The first Demo',img)
#9.暂停窗口
    cv2.waitKey(0)
#10.关闭窗口
    cv2.destroyAllWindows()

二、运行效果

从结果来看，第二幅图还存在误判、漏判的现象，程序还需要进一步优化。本文知识使用最简单的方法和步骤进行人脸框选，我们也可以使用一些人脸识别的接口（如百度AIP），对人脸进行分析，分析出年龄、性别、颜值、表情等信息，这些内容放在下期，下期见....