opencv3.1 + python3.4
第一回合（抄代碼，可實現）：人臉識別涉及一個級聯表，目前能力還無法理解。
流程：1.讀取圖像---2.轉換為灰度圖---3.創建級聯表---4.對灰度圖使用級聯表方法過濾---5.迭代得到的結果依次標記出來---6.保存圖像
完整代碼：
import cv2 #讀取圖片 img = cv2.imread('5.jpg') #轉化為灰度圖 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #特征級聯表 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml') # print(type(face_cascade)) #<class 'cv2.CascadeClassifier'> #多尺寸檢測，返回列表 # print(face) #[[1947 2275 374 374].... face = face_cascade.detectMultiScale( gray,1.3,5 ) print('發現{0}個臉'.format(len(face))) for (x,y,w,h) in face: #(圖像對象，圓心，半徑，顏色，封閉？) cv2.circle(img,((x+x+w)//2,(y+y+h)//2),w//2,(0,255,0),-1) #保存圖像 cv2.imwrite('14Peoele.jpg',img) #顯示圖像 cv2.imshow('gray',img) #防止閃屏 cv2.waitKey(0)
注意：1.python3中除法的整數用“//”
2.識別跟圖像像素有關，像素大，識別度高。
結果：
低像素：
高像素：
