人脸检测是对人脸图片进行处理的前提条件，如果需要进行学习，那么数据集的采样可以配合人脸检测功能进行联动采集和过滤。此处，我们主要采用 python程序设计语言来对图片中的人脸信息进行处理。
首先我们需要在我们的计算机中安装opencv，如果安装出现问题的，可以尝试通过anaconda进行一个新环境的安装。
首先我们导入模块
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import scipy.io
在这里，我们不仅要对我们采集到的人脸进行检测，我们还需要将一个画面中出现的不同的人脸打上一个标签，如果出现两个人脸相同的情况，那么我们认定他们是同一个人，就将他们的信息存储在一起。(这部分代码暂不放出)
获得人脸信息
在人脸检测的代码中，我们首先需要载入我们的级联分类器，在opencv中，我们的级联分类器的函数为：CascadeClassifier
我们载入开源的haarcascade_frontalface_default.xml人脸分类器
下载链接：https://github.com/kipr/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
我们通过级联分类器对我们级联分类器分类出的信息进行过滤，获得我们想要的人脸数据。我们可以使用 分类器的detectMultiScale方法。
该方法中的image参数需要是一个图片信息，scanleFactor参数则是指定在每个图像比例下图像尺寸减小多少的参数，minNeighbors参数指定每个候选矩形应保留多少个邻居的参数，我们在这里对scanleFactor设置为1.5，对minNeighbors设置为5。
那么我们的代码如下：
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(image = img, scaleFactor = 1.5, minNeighbors = 5)
我们得到的faces是一个向量数组（类似于pytorch中的张量，也就是tensor），但是其本质是数组，我们通过len方法获得faces数组中的个数，那么如果len(faces)
Original: https://blog.csdn.net/qq_27180763/article/details/125979763
Author: 程序小黑
Title: 基于opencv实现人脸检测
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/701683/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！