人脸辨识-day27 实作人脸侦测

实作人脸辨识系统的人脸侦测，是使用哈尔特徵的方式，先在官网上下载haarcascade_frontalface_default.xml是OpenCV中已经经过训练的人脸识别模型文件。

cascPath = "./haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

CascadeClassifier是Opencv中做人脸侦测时的一个级联分类器，哈尔特徵是一种可以反映影像灰度变化，利用像素求差值计算的方式，他分为三类：边缘特徵、线性特徵、中心特徵、对角线特徵，利用有明显像素梯度变化的影像结构，来进行区分人脸。CascadeClassifier有很多种，以上使用的是侦测人脸部分，有侦测各种身体部位，如眼睛(haarcascade_eye.xml)、全身(haarcascade_fullbody.xml)等。

img = cv.imread('test.jpg')
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

读取影像，将影像转化为灰阶。

cv2.rectangle(image, (local[0], local[1]), (local[2], local[3]), (0, 255, 0),4, cv2.LINE_AA)

在将想要进行人脸侦测的图片，如果成功侦测到人脸就框选出人脸。