python中如何在静态图像中人脸检测？

1、使用 OpenCV 进行人脸检测加载图像并检测人脸，在原始图像的人脸周围绘制矩形框。

#人脸检测
importcv2ascv
defface_detect():
#将图片灰度处理，降低色彩的通道
gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#加载特征数据
face_detector=cv.CascadeClassifier('D:/python/opencv/sources/data
/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
face=face_detector.detectMultiScale(gray)
forx,y,w,hinface:#坐标及宽度高度
cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,255,0),thickness=2)
#img所画图片，坐标，颜色，宽度
#显示
cv.imshow('result',img)
#加载图片
img=cv.imread('lena.jpg')
#人脸检测
face_detect()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

2、当图片中人数较多时，识别需要指定参数。

限定识别范围参数：

scaleFactor(比例因子)：图片缩放多少；

minNeighbors：至少检测多少次；

#将照片灰度
gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#加载特征数据
face_detector=cv.CascadeClassifier('D:/python/opencv/sources/data/haarcascades
/haarcascade_frontalface_default.xml')

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