最近发现其实有很多有意思的小项目，代码少，但是却可以非常简单高效的完成一些独立的功能。

这种小项目，对于新手朋友们练手或者理解一个业务很有帮助，所以后面我会搜集或者编写一些简单有用的实战小项目代码，陆续发一下，感兴趣的小伙伴欢迎体验。

今天就从一个利用 OpenCV 快速完成人脸的检测开始。

相信大家对人脸识别早已不陌生了，比如去公司时会刷脸进门，支付宝有刷脸支付等等。

大部分情况下，人脸识别可以通过分析人脸的特征点，比如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和大小，以及这些特征之间的相对关系，来完成一个人脸和对应个人身份的验证。

当然这种验证过程涉及很多技术和知识点，比如特征点提取、模式识别、机器学习等等，真正做起来也很复杂。

今天，我们不做这么复杂的东西，仅仅几行用简单的代码，带大家体验一下人脸检测的过程。

1. 准备

需要说明的是，接下来并不是做人脸的身份验证，而是做一个人脸的画框检测。

代码开发环境为 python。

即使你是个小白，按照下面的方法，也可以很简单的复现出来，感兴趣的话试着玩一玩吧。

准备一张你想要识别的人脸的图片，比如我从网上下载的一张图片。

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2. 代码实战

利用 OpenCV 库实现一个人脸识别很简单，因为 OpenCV 提供了相关的接口，我们直接调用即可。

在调用之前，需要下载一个人脸检测分类器的文件(

haarcascade_frontalface_default.xml)。

整个实战的详细代码如下，我对每一步都添加了注释，可以详细阅读一下。

import cv2  # 导入 OpenCV 库


#人脸检测分类器的本地文件路径
local_file_path = "./haarcascade_frontalface_default.xml"


#加载人脸检测分类器
#CascadeClassifier 是用于加载训练好的 Haar 特征分类器的类
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(local_file_path)


#读取图像
#'face.jpeg' 是需要进行人脸检测的图像文件的路径
img = cv2.imread("./face.jpeg")


#将彩色图像转换为灰度图像
#灰度图像减少计算复杂性，提高检测效率
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


#使用分类器进行人脸检测
#detectMultiScale 函数可以检测图像中的多个人脸
#参数 scaleFactor、minNeighbors、minSize 用于控制检测的精度和结果
faces = face_cascade.detectMultiScale(
    gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)
)


#在原图像上绘制人脸框
for x, y, w, h in faces: #使用矩形框标记检测到的人脸
    #cv2.rectangle 用于在图像上绘制矩形框
    #(255, 0, 0) 是框的颜色（蓝色），2 是框的厚度
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)


#处理后的图像保存路径
processed_img = "./processed_image.jpg"
#保存处理后的图像
cv2.imwrite(processed_img, img)
print("succ dump processed img to:", processed_img)

上述代码运行之后，会将图片中的人脸部分检测出来，并且用矩形框框出来。

同时将处理的图片保存到本地，命名为 processed_image.jpg，识别出来的图片如下：

详细的代码和人脸分类器文件，扫码进群领资料即可获取。

这个小项目很简单，感兴趣的小伙伴可以试着玩一下。

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最后祝大家天天进步！！