python+opencv人脸识别-图片处理+代码_使用opencv批量人脸识别+裁图+设置分辨率(python代码分享)

首先安装opencv：

cmd

然后输入:install opencv-python

刚接触人脸识别，正在学习：代码是从绘制图片到人脸识别，里面的jpg图片找个有一个人脸图片就行，放在项目的根目录下就会被检测到。

 话不多说直接上代码:

#导入cv模块
import cv2 as cv
import numpy as np
def face_detect_demo():
    #灰度图像检测人脸速度快
    gary = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    face_detect = cv.CascadeClassifier('E:/Python/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml')
    face = face_detect.detectMultiScale(gary,1.01,5,0,(100,100),(300,300))#各参数意思  （图片、每次搜索扩大的范围倍数、表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数、设置人脸排除区域、最后两个限制得到目标的区域范围）
    for x,y,w,h in face:
        cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2)
    #cv.imshow('result',img)
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#灰度转换
str = "hello"
 
#为图片加文字
font = cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX
color = (10,20,20)
cv.putText(img,str,(200,200),font,5,(0,255,0),3) #参数意思 （图片、添加的文字、左上角坐标、字体、字体大小、颜色、字体粗细）
 
#在图片上绘制图形
x,y,w,h=100,100,100,100
#绘制矩形
cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=1)#各参数意思（图片、左上坐标、右下坐标、颜色、矩形边框的宽度）
#thickness为负数，表示填充整个矩形
#绘制圆形
cv.circle(img,center=(x+w,y+h),radius=100,color=(255,0,0),thickness=5)
 
#设置图片为灰色
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
 
#检测人脸
face_detect_demo()
 
#显示灰度图片
cv.imshow('gray',gray_img)
#保存灰度图片
cv.imwrite('gray_face1.jpg',gray_img)   #''中可以写名字加路径
#显示原图片
cv.imshow('read_img',img)
#等待
#按任意键结束图片显示
cv.waitKey(0)
#释放内存
cv.destroyAllWindows()
 
 
 
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注意：cv.CascadeClassifier（）中的xml文件在安装python时候就自动存在lib目录中，不用格外下载。