传统图像处理之目标检测——人脸识别

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了传统图像处理之目标检测——人脸识别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

代码实战:人脸识别

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("3.webp")

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


#探测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.2,
    minNeighbors=3,
    minSize=(10, 10),
    flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)


#框出人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

xml文件是已经训练好的脸部特征和参数

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杨幂的这个效果不错

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 詹姆斯怎么手环也被识别了?

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-537192.html

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