Python使用OpenCV识别图片人脸

本文主要是介绍Python使用OpenCV识别图片人脸，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在Python中，识别图片中的人脸并获取人脸区域的坐标，通常可以使用OpenCV库结合Haar特征分类器来实现。

安装OpenCV依赖

pip install opencv-python

识别图片中的人脸并获取其坐标

import cv2  def detect_faces(image_path):  # 加载预训练的Haar级联分类器  face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')  # 读取图片  img = cv2.imread(image_path)  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 检测图片中的人脸  faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)  # 遍历检测到的所有人脸  for (x, y, w, h) in faces:  # 在原图上绘制矩形框  cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)  # 显示结果图片  cv2.imshow('img', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 打印人脸区域的坐标for (x, y, w, h) in faces:print(f"Face found at: Left: {x} Top: {y} Right: {x+w} Bottom: {y+h}")  # 调用函数，传入图片路径  
detect_faces('path_to_your_image.jpg')

上述代码中，detect_faces函数接受一个图片路径作为参数，并使用OpenCV的CascadeClassifier来加载一个预训练的Haar级联分类器，该分类器用于检测图片中的人脸。然后，它读取图片，将其转换为灰度图，并使用detectMultiScale方法检测人脸。检测到的每个人脸都会以矩形框的形式在原图上绘制出来，并打印出其坐标。

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