OpenCV 人脸检测指南 📸🔍

什么是 OpenCV 人脸检测？

OpenCV（开源计算机视觉库）提供了强大的人脸检测功能，可快速识别图像或视频中的面部区域。其核心算法基于 Haar级联分类器 或 深度学习模型（如 DNN 模块），广泛应用于安防、娱乐和人机交互场景。

核心特性

• ✅ 高效处理实时视频流
• ✅ 支持多种预训练模型（如 haarcascade_frontalface_default.xml）
• ✅ 可扩展性强，兼容 Python/C++ 等语言

快速入门步骤

1. 安装 OpenCV

   pip install opencv-python
   

   点击下载预训练模型

2. 加载模型并检测

   import cv2
   # 加载预训练的人脸检测模型
   face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
   # 读取图像并转换为灰度图
   img = cv2.imread('test.jpg')
   gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   # 执行人脸检测
   faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
   

3. 可视化结果

   在图像上绘制检测框，代码示例如下： ```python for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) cv2.imshow('Face Detection', img) cv2.waitKey(0) ```

常见问题与解决方案

• ❓ 检测精度不足？
  尝试更换更高分辨率的模型（如 haarcascade_frontalface_alt2.xml）或调整参数（scaleFactor 和 minNeighbors）。

• ❓ 模型文件缺失？
  从 OpenCV 模型仓库 下载所需文件并放置到项目目录。

扩展学习

• OpenCV 官方文档：人脸检测
• 进阶：使用深度学习进行人脸检测

图片示例

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