Python cv2框示人脸 【基本】

运用模组cv2 Pillow HAAR特徵档
在一张图片上(虚拟网红脸)，标记框示人脸，并每人存成一张图档。

直接看代码解说

# detect face --> tag --> crop --> save
import cv2 
from PIL import Image

# 脸部特徵档 安装cv2後，在\Anaconda3\Lib\site-pakages\cv2\data\ 内
# 复制存放到现在资料夹内 
casc_path = 'haarcascade_frontalface_default.xml'
# 辨识器
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(casc_path)

# 读取一张，由GAN产生的'虚拟网红脸' 
filename = 'fakeFaces.jpg'       
imagename = cv2.imread(filename)

'''侦测人脸  ( 可试试不同设定，会产生什麽变化 )
   scaleFactor 侦测窗口之大小倍数，minNeighbors 误判参数
   minSize 窗口之最小尺寸
   本例之图片内，脸部尺寸都大於400，如果maxSize太小，就侦测不出了
   或许不设定 maxSize ? 
''' 
minWnd = (30,30)
maxWnd =(400,400)
sFactor = 1.1

faces = faceCascade.detectMultiScale(imagename, scaleFactor=sFactor, minNeighbors=5, 
           minSize=minWnd, maxSize = maxWnd)

# 找到几张脸 len(faces)
cv2.putText(imagename,f'{len(faces)} faces found',
          (20,60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,0,255), 2)

#--- 截取每张脸，存档
pImage = Image.open(filename)

i = 1
for (x,y,w,h) in faces:
    
    #--- 标记 crop 位置
    cv2.rectangle(imagename,(x,y),(x+w, y+h),(0,0,255),2)
    
    #--- 每张脸存一张图
    fileNa = 'crop%s.jpg' % (i)
    img1 = pImage.crop((x, y, x+w, y+h))
    img2 = img1.resize((300, 300), Image.ANTIALIAS)
    img2.save(fileNa)
    
    #--- 在原图上 标注号码
    cv2.putText(imagename,f'No {i}',(x+5,y+h+15),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                   0.5, (255,255,255), 2)
    i += 1
    
# 显示成果    
cv2.namedWindow("Face detect")
cv2.imshow("Face detect", imagename)
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

资料夹内存档的图片