代码结果:

寻找导入的xml文件
import cv2 print(cv2.__file__)
找到cv2安装的路径,在该路径下找到/data文件。

里面默认下载了一部分xml文件,不是全部的xml文件。如果需要的xml文件不在里面,需要自行在网上下载,然后放到该目录下,以备调用。比如自行安装('haarcascade_mcs_nose.xml','haarcascade_mcs_mouth.xml')

导入包:
import cv2
 导入xml文件,可以根据任务需要,自行选择需要导入的xml文件
#人脸检测器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades +
'haarcascade_frontalface_default.xml') #眼睛检测器 eye_cascade =
cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml') #嘴巴检测器
mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades +
'haarcascade_mcs_mouth.xml') #鼻子检测器 nose_cascade =
cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_mcs_nose.xml')
 设置窗口:
cv2.namedWindow('mytest', 0); cv2.resizeWindow('mytest', 1500, 1000)
 打开摄像头,人脸识别:
#获取摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) #打开摄像头 cap.open(0) while
cap.isOpened(): #获取画面 flag, frame = cap.read() #人脸检测 faces =
face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2) img = frame for (x, y, w, h) in
faces: #根据人脸坐标和长度,宽度画出矩形 img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h),(255, 0
,0), 2) #确定人脸范围,在人脸上搜索其他特征 face_area = img[y:y+h, x:x+w] #人眼检测 eyes =
eye_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.3, 2) for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
cv2.rectangle(face_area, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (255, 0 ,0), 1) #嘴巴检测
mouth = mouth_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.5, 2) for (mx, my, mw, mh)
in mouth: cv2.rectangle(face_area, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0, 0, 255),
2) # 鼻子检测 nose = nose_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.2, 5) for (nx, ny,
nw, nh) in nose: cv2.rectangle(face_area, (nx, ny), (nx + nw, ny + nh), (255,
0, 255), 2) #画面显示 cv2.imshow('mytest', img) #设置退出按钮 key_pressed =
cv2.waitKey(100) print('单机窗口,输入按键,电脑按键为',key_pressed,'按esc键结束') if key_pressed
== 27: break #关闭摄像头 cap.release() #关闭图像窗口 cv2.destroyAllWindows()
 完整代码:
import cv2 #人脸检测器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades +
'haarcascade_frontalface_default.xml') #眼睛检测器 eye_cascade =
cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml') #嘴巴检测器
mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades +
'haarcascade_mcs_mouth.xml') #鼻子检测器 nose_cascade =
cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_mcs_nose.xml')
#获取摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) #打开摄像头 cap.open(0)
cv2.namedWindow('mytest', 0); cv2.resizeWindow('mytest', 1500, 1000) while
cap.isOpened(): #获取画面 flag, frame = cap.read() #人脸检测 faces =
face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2) img = frame for (x, y, w, h) in
faces: #根据人脸坐标和长度,宽度画出矩形 img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h),(255, 0
,0), 2) #确定人脸范围,在人脸上搜索其他特征 face_area = img[y:y+h, x:x+w] #人眼检测 eyes =
eye_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.3, 2) for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
cv2.rectangle(face_area, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (255, 0 ,0), 1) #嘴巴检测
mouth = mouth_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.5, 2) for (mx, my, mw, mh)
in mouth: cv2.rectangle(face_area, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0, 0, 255),
2) # 鼻子检测 nose = nose_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.2, 5) for (nx, ny,
nw, nh) in nose: cv2.rectangle(face_area, (nx, ny), (nx + nw, ny + nh), (255,
0, 255), 2) #画面显示 cv2.imshow('mytest', img) #设置退出按钮 key_pressed =
cv2.waitKey(100) print('单机窗口,输入按键,电脑按键为',key_pressed,'按esc键结束') if key_pressed
== 27: break #关闭摄像头 cap.release() #关闭图像窗口 cv2.destroyAllWindows()

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