YOLOv3 是一种高效的目标检测算法，结合 OpenCV 可实现快速的人脸识别与定位。以下是使用 OpenCV 调用 YOLOv3 模型进行人脸检测的详细指南：

🧰 环境准备

  1. 安装 Python 3
    Python_3
  2. 安装 OpenCV 库
    OpenCV_4
  3. 下载 YOLOv3 模型文件（yolov3.cfg 和 yolov3.weights）
    YOLOv3_Model
  4. 获取预训练的人脸类模型（如 coco.names）
    COCO_Names

📝 代码示例

import cv2

# 加载 YOLOv3 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
classes = open("coco.names").read().strip().split("\n")

# 读取图像并进行检测
image = cv2.imread("test.jpg")
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
layer_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()
detections = net.forward(layer_names)

# 绘制检测框（简化逻辑）
for detection in detections:
    for obj in detection:
        if obj[5] > 0.5:  # 置信度阈值
            x1, y1, x2, y2 = int(obj[0]*image.shape[1]), int(obj[1]*image.shape[0]), int(obj[2]*image.shape[1]), int(obj[3]*image.shape[0])
            cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(image, "Face", (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Face Detection", image)
cv2.waitKey(0)

📌 运行结果

Face_Detection

图片展示了 YOLOv3 在 OpenCV 中检测人脸的效果，框选区域为识别结果。

📚 扩展阅读

如需进一步优化检测精度或性能，可参考上述扩展链接进行深入学习！