Python OpenCV人脸检测：统计人数
2023-10-04 21:51:30
深夜i
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Python
OpenCV
人脸检测
统计
人数
Python OpenCV是一种广泛用于计算机视觉任务的库，而人脸检测是其中非常重要的一个应用。本文将介绍如何使用Python OpenCV来进行人脸检测，并且统计检测到的人数。
首先，我们需要安装OpenCV库。可以通过pip install opencv-python命令来完成安装。确保你已经正确安装了Python和pip。
接下来，我们需要导入所需的库。在Python脚本的开头部分，添加以下代码：
import cv2
现在，我们可以开始编写人脸检测的代码了。首先，我们需要加载一个图像或视频来进行检测。这里，我们将以图像为例。添加以下代码来加载图像：
image = cv2.imread('input.jpg')
请将'input.jpg'替换为你自己的图像路径。
接下来，我们需要使用OpenCV提供的Haar级联分类器来进行人脸检测。这些分类器是事先训练好的，可以用来检测人脸。以下是使用Haar级联分类器进行人脸检测的代码：
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
在上述代码中，我们首先加载了Haar级联分类器，并将图像转换为灰度图像。然后，我们调用detectMultiScale函数来进行人脸检测。该函数返回一个人脸矩形框的列表。每个矩形框都包含人脸的位置和大小。
最后，我们可以统计人脸的数量并进行显示。添加以下代码来完成统计并显示：
print("Number of faces detected:", len(faces))
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow('Faces Detected', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上述代码中，我们首先使用len函数统计人脸矩形框的数量，并将结果打印出来。
然后，我们使用rectangle函数在图像上绘制人脸矩形框。每个矩形框由左上角和右下角的坐标确定。这里我们将人脸矩形框画成蓝色。
最后，我们使用imshow函数来显示带有人脸检测结果的图像，并使用waitKey函数来等待用户按下任意键关闭窗口。
现在，我们可以运行代码并进行人脸检测了。确保你的图像路径正确，并执行脚本。你将在控制台上看到检测到的人脸数量，并在一个新窗口中看到带有人脸矩形框的图像。
总结起来，本文介绍了在Python中使用OpenCV进行人脸检测的方法，并统计了检测到的人数。希望本文能对你在人脸检测任务中提供帮助。
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