python作为人工智能开发中的主要支持语言之一，它在图像识别和科学计算等比较前沿的计算机开发领域中都有非常好的应用。而本篇文章会从python人脸识别实例，来给大家详细的讲解一下python图像识别是如何实现的，一起往下看看吧。
在Python中要对图像进行处理的话可以使用到很多的库和模块，但是在识别和变换这些方向上还是opencv库提供的功能更加强大，通过pip命令就能够将其下载安装好。
1.opencv库中对于不同的图像识别使用的方法也不同，人脸识别的话主要使用的就是Haar级联算法，它是一个专门为人脸识别操作所编写出来算法。在opencv库中使用CascadeClassifier()方法将其封装了，导入模块之后先建立级联器，代码如下：
import cv2
facer = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
这个xml文件在opencv库安装目录中的data文件夹中是自带的，根据具体的情况去编写文件路径即可。
2.那么之后就是将需要识别的图片读取进来并且将其灰度化，也就是转为之后黑白两种颜色的二值图。这样才能够剥离掉彩色通道更加容易识别，代码如下：
img = cv2.imread('p3.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
3.而最后一步就是只需要调用相关的函数就可以简单的完成人脸识别，代码如下：
faces = facer.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2)
cv2.imshow('img', img)
显示出来的图像会以一个新的窗口打开，并且在图片中的人脸上会使用一个方框将其给标注起来，rectangle()方法的作用就是去标注图像中的人脸。
以上就是关于“Python图像识别要用什么方法？Python人脸识别代码怎么写”的全部内容了，希望对你有所帮助。
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