【使用OpenCV进行照片人脸检测】------机器学习（附完整代码和数据集）_机器学习图像代码

今天学习的是OpenCV进行照片人脸检测，所有的参考博文、文献、视频、代码都会在文末附上链接或文件压缩包。

本文的目录如下：

一、OpenCV 简介

1.什么.OpenCV

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，拥有丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了Java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。

2.为什么使用OpenCV?

虽然 python 很强大，而且也有自己的图像处理库 PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样 OpenCV 也提供了完善的 python 接口，非常便于调用。它包含了超过 2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用 OpenCV 的函数来实现，超级方便。

二、Opencv 进行照片人脸检测

1、代码

# -*- coding: utf-8 -*-


import cv2 as cv
 
 
def face_detect_demo(img):
    img = cv.resize(img, dsize=(800, 800))
    gary = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    face_detect = cv.CascadeClassifier("./opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml")#haarcascade_frontalface_default.xml")
    face = face_detect.detectMultiScale(gary, 1.004, 28, 6, (60, 60), (70, 70))
    for x, y, w, h in face:
        cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h),</
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