Opencv +Win10 +pycharm 简单人脸识别
工具：
仅用到PyCharm
如果只想看完整代码可以直接跳到最后。
首先，在PyCharm上安装opencv-python，opencv-contrib-python，这里我直接安装最新的4.5.1
如果你没有下载，那就点开pycharm的设置
在python解释器中，点击右上角的加号，然后输入opencv-python，opencv-contrib-python进行安装即可
首先明确思路：
1.导入人脸识别的级联分类器cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")这里括号里的内容是haarcascade_frontalface_default.xml文件路径，
在你安装好opencv-python库后，那个.xml文件是opencv自带的，如果你找不到，可以点下载 提取码：0000
2.载入你要识别的人脸图片，这要用到cv2.imread("图片路径“）这里，还要注意还需要把载入的图片进行一次灰度处理
i = cv2.imread("图片路径",0)，也就是在之前imread()加个0，加0就是对图片进行灰度处理。如果不进行灰度处理，图片识别的速率会降低。
3.下面就用detectMultiScale()函数来检测人脸
faces = facec.detectMultiScale(灰度图片,1.1,4)那个1.1就是图片尺寸参数默认就是1.1，那个4就是至少4次重叠检验才确定有人脸存在。
4.还有就是要加一个矩形把人脸框起来，先用一个for循环把检测的人脸遍历一次，在依次把脸框起来，代码如下：
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
这里在注意一点就是cv2.rectangle()函数，cv2.rectangle(检测图片，矩形左上角坐标，矩形右下角坐标，矩形颜色，矩形边缘线的粗细)
那个在opencv中坐标和我们印象中的不同，它方向如下：
5.展示图片cv2.imshow("窗口名称”，图片）
6.结束进程，用cv2.waitKey(0)函数，用法是按下任意键结束进程。
下面，我展示我完整代码：
import cv2
facec = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
img = cv2.imread("测试图片路径")
i = cv2.imread("测试图片路径",0)
faces = facec.detectMultiScale(i,1.1,4)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv2.imshow("l",img)
cv2.waitKey(0)
结果可以看看：
当然，我们所作的这些都是调用并运用opecv中的级联分类器，我们也可以自定义级联分类器。最后，感叹一声opencv太强了啊。