利用opencv，及自帶的人臉識別訓練結果（安裝包site_package下cv2包內data下的haarcascade_frontalface_default.xml）
這裡的opencv可以使用： pip install opencv-python 安裝！mac可能需要brew安裝再關聯包。
我們需要準備：
待識別的
準備haarcascade_frontalface_default.xml檔案
我們計畫識別lenna的:
:# 檔案位址
file
= r'./files/lenna.jpeg'
# 人臉識別訓練結果檔案
cascade = r'./files/haarcascade_frontalface_default.xml'
# 讀取彩色，用以識別後的結果繪圖
img = cv2.imread(
file
)# 將檔案轉化為灰度模式
gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)
# 建立集聯分類器
face_cascade = cv2.cascadeclassifier(cascade)
# 開始掃瞄人臉, 引數可調，描述後附
faces = face_cascade.detectmultiscale(gray, scalefactor=
1.05
, minneighbors=5)
# 掃瞄的結果，為左上角座標及寬，高
for x, y, w, h in faces:
# 將結果在彩色上用綠色的矩形繪製出來
img = cv2.rectangle(img,
(x, y)
,(x+w, y+h),(
0,255,0)
,3)# 顯示最終結果
cv2.namedwindow(
"lenna"
) cv2.imshow(
"lenna"
, img)
# 等待相應任意按鍵，結束程式
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)執行結果如下：
引數名解釋scalefactor
預設值為1.1。scale_factor引數可以決定兩個不同大小的視窗掃瞄之間有多大的跳躍，這個引數設定的大，則意味著計算會變快，但如果視窗錯過了某個大小的人臉，則可能丟失物體。
minneighbors
預設值3。表示每乙個目標至少要被檢測到3次才算是真的目標(因為周圍的畫素和不同的視窗大小都可以檢測到人臉)
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