配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。
必备知识
Haar-like
Haar-like百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。
Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。
opencv api
要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。
读取图片
只需要给出待操作的图片的路径即可。
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">import cv2
image = cv2.imread(imagepath)</pre>
灰度转换
灰度转换的作用就是：转换成灰度的图片的计算强度得以降低。
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">import cv2
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)</pre>
画图
opencv 的强大之处的一个体现就是其可以对图片进行任意编辑，处理。
下面的这个函数最后一个参数指定的就是画笔的大小。
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">import cv2
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)</pre>
显示图像
编辑完的图像要么直接的被显示出来，要么就保存到物理的存储介质。
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">import cv2
cv2.imshow("Image Title",image)</pre>
获取人脸识别训练数据看似复杂，其实就是对于人脸特征的一些描述，这样opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据，就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')</pre>
里卖弄的这个xml文件，就是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据。我们可以直接的拿来使用。
训练数据参考地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
探测人脸
说白了，就是根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。
[
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](javascript:void(0); "复制代码")
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">import cv2 # 探测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)</pre>
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](javascript:void(0); "复制代码")
我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。
处理人脸探测的结果
结束了刚才的人脸探测，我们就可以拿到返回值来做进一步的处理了。但这也不是说会多么的复杂，无非添加点特征值罢了。
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">import cv2 print "发现{0}个人脸!".format(len(faces)) for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)</pre>
实例
有了刚才的基础，我们就可以完成一个简单的人脸识别的小例子了。
下面的这张图片将作为我们的检测依据。
image
人脸检测代码
[
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](javascript:void(0); "复制代码")
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;"># coding:utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8') # author = '郭 璞'
date = '2016/9/5'
Desc = 人脸检测小例子，以圆圈圈出人脸
import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath = r'./heat.jpg'
获取训练好的人脸的参数数据，这里直接从GitHub上使用默认值 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 image = cv2.imread(imagepath)
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 探测图片中的人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
) print "发现{0}个人脸!".format(len(faces)) for(x,y,w,h) in faces: # cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2) cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)
cv2.imshow("Find Faces!",image)
cv2.waitKey(0)</pre>
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