python使用opencv对猫脸进行检测，并且框出猫脸

首先导入需要的cv2库，如果没有的可以在Terminal中使用pip install opencv-python导入opencv的主要库包。

import cv2

使用filepath赋值照片的路径并且使用cv2.imread（）读取照片：

filepath = "./1.jpg"

img = cv2.imread(filepath)  # 读取图片

照片的原始图片为：

使用opencv自带的函数cv2.cvtColor()将其转为灰度图：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换灰色

使用opencv自带的函数建立识别分类器和训练分类器，再定义画框的颜色：

# OpenCV猫脸识别分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalcatface.xml")
color = (0, 255, 0)  # 定义绘制颜色

# 调用识别猫脸
faceRects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(5, 5))

注意：./haarcascade_frontalcatface.xml是Python（anaconda）中本身自带的，如果需要可以在python（anaconda）目录下之间复制到和.py文件同一级目录下，或者使用绝对路径，如果没有找到有可能是版本太低。

判断是否有猫脸，如果是则单独框出每一张猫脸

if len(faceRects):  # 大于0则检测到猫脸
    for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张猫脸
        x, y, w, h = faceRect
        # 框出猫脸
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)

使用cv2.imshow()来展示图片，最后关闭所有的Windows。

cv2.imshow("image", img)  # 显示图像
c = cv2.waitKey(10)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下所示：

全部代码如下：

import cv2

filepath = "./1.jpg"

img = cv2.imread(filepath)  # 读取图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换灰色
# OpenCV猫脸识别分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalcatface.xml")
color = (0, 255, 0)  # 定义绘制颜色

# 调用识别猫脸
faceRects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(5, 5))

if len(faceRects):  # 大于0则检测到猫脸
    for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张猫脸
        x, y, w, h = faceRect
        # 框出猫脸
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)

cv2.imshow("image", img)  # 显示图像
c = cv2.waitKey(10)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如果账号可直接点复制下面内容：

import cv2

filepath = "./1.jpg"

img = cv2.imread(filepath)  # 读取图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换灰色
# OpenCV猫脸识别分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalcatface.xml")
color = (0, 255, 0)  # 定义绘制颜色

# 调用识别猫脸
faceRects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(5, 5))


if len(faceRects):  # 大于0则检测到猫脸
    for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张猫脸
        x, y, w, h = faceRect
        # 框出猫脸
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)

cv2.imshow("image", img)  # 显示图像
c = cv2.waitKey(10)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()