OpenCV 人脸检测教程

人脸检测是计算机视觉中一个常见且重要的任务。在本教程中，我们将学习如何使用 OpenCV 库来检测图像中的人脸。

所需工具

OpenCV 库
Python 编程环境

示例代码

以下是一个简单的人脸检测示例代码：

import cv2

# 加载人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 在图像上绘制人脸矩形框
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Face Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

扩展阅读

想要了解更多关于人脸检测的知识，可以阅读以下文章：

实际应用

人脸检测技术广泛应用于安防监控、人脸识别、智能相册等领域。通过学习本教程，您可以掌握人脸检测的基本原理和方法，为后续的项目开发打下基础。