一、实现摄像头实时识别

import cv2import timecap = cv2.VideoCapture(0)  # 调用第一个摄像头cv2.namedWindow('v')# 人脸特征分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier('C:/ProgramData/Anaconda3/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')# 循环识别while True:    ret, frame = cap.read()    grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    faces = face_cascade.detectMultiScale(grey, 1.3, 5)    # 人脸处理，画矩形图像    for (x, y, w, h) in faces:        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)    # 显示图像以及窗口关闭    cv2.imshow('人脸识别', frame)    flag = cv2.waitKey(1)    if flag == 27:#按下ESC键退出            break# 销毁窗口cv2.destroyAllWindows()

特别提醒：代码中cv2.CascadeClassifier(“xml文件路径”)必须替换成自己电脑上相应文件路径，我刚学习的时候也不知道我的文件路径在哪里，这里把我的解决方法分享给大家。

1.解决方法：

(1)打开python编译环境(2)输入

import sysprint(sys.path)

(4) 找到之后我们复制路径，将代码中的部分路径 进行替换。

二、实现图片识别

#图片检测 - OpenCV版本import cv2import timefilepath = "oc.jpg"# OpenCV人脸识别分类器classifier = cv2.CascadeClassifier(    "C:/ProgramData/Anaconda3/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml")#记下 程序开始时间t=time.time()img = cv2.imread(filepath)  # 读取图片gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换灰色color = (0, 255, 0)  # 定义绘制颜色# 调用识别人脸faceRects = classifier.detectMultiScale(    gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))if len(faceRects):  # 大于0则检测到人脸    for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸        x, y, w, h = faceRect        # 框出人脸        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)print('运行时间{}'.format(time.time()-t))cv2.imshow("image", img)  # 显示图像cv2.waitKey(0)  #等待按键#cv2.destroyAllWindows()time.sleep(5)

代码中的xml文件路径问题解决方法同上。放上我女神的图片，嘻嘻。

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