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人脸识别 # -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
# 待检测的图片路径
imagepath="xhs.jpg"
image = cv2.imread(imagepath)
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度图,降低计算强度
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml')
# 探测人脸
# 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。
faces = face_cascade.detectMultiScale(
image,#必选参数，其他可以不写
scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确
minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在
minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域
)
# 处理人脸探测的结果
print ("{0}".format(len(faces)))
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
cv2.imshow("image",image)
cv2.waitKey(0)
