我要评论参考opencv自带的例子，30行python代码实现人脸检测，不得不说，python这个语言的优势太明显了，几乎把所有复杂的细节都屏蔽了，虽然效率较差，不过在调用opencv的模块时，因为模块都是c语言编写，所以在效率上并不会比用c或者c++编写慢太多。本例子使用自带的级联分类器。
#!/usr/bin/env python
import cv2
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def facedetect(img, face_cascade):
gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)
faces = face_cascade.detectmultiscale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
return img
def main():
cap = cv2.videocapture(1)
face_cascade = cv2.cascadeclassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
while(true):
# capture frame-by-frame
ret, frame = cap.read()
#frame = imread("2017-02-26-200818.jpg")
# our operations on the frame come here
if ret == true:
frame = facedetect(frame, face_cascade)
# display the resulting frame
cv2.imshow('frame',frame)
if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('q'):
break
# when everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyallwindows()
main()
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