import cv2
# 加载Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 读取输入图像
img = cv2.imread('input_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Haar级联分类器进行人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 在检测到的人脸周围画矩形框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Detected Faces', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例中，我们首先导入OpenCV库并加载Haar级联分类器。然后，我们读取输入图像并将其转换为灰度图像（Haar分类器需要灰度图像）。接下来，我们使用detectMultiScale函数对图像中的人脸进行检测，并将检测到的人脸周围画上蓝色的矩形框。最后，我们显示结果图像。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-604130.html
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和参数调整来适应特定的图像检测任务。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-604130.html
到了这里，关于如何使用OpenCV库进行图像检测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
