OpenCv+cascade 进行图像识别——python

1.传入XML文件建立模型

import cv2

face_cascade=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

2.载入图片

传入为BGR图，转为Grey图后进行识别；

#识别模型
img = cv2.imread("photo.jpg")  #不传入参数 默认1
grey_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)    #将BGR转为gray

#cascade XML model

3.参数

得到的face为numpyarray，为监测到的左上角坐标与宽高参数；

#numpy_array
faces = face_cascade.detectMultiScale(grey_img,
scaleFactor=1.05,#每次放大1.05去找更大的face  越接近1，每次寻找约精确
minNeighbors=5)  #每次找5个neighbor

4.在图像上画出方框

cv2.rectangle(img,顶点1(,),顶点2(,),颜色，宽度)

#print(faces)  #给出左上角的点坐标，以及长款

for x,y,w,h in faces:
    img = cv2.rectangle(img,(x