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源码如下：

#!/usr/bin/env python#coding=utf-8import osfrom PIL import Image, ImageDrawimport cvdef detect_object(image): '''检测图片，获取人脸在图片中的坐标''' grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1) cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY) cascade = cv.Load("/opt/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml") rect = cv.HaarDetectObjects(grayscale, cascade, cv.CreateMemStorage(), 1.1, 2, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (20,20)) result = [] for r in rect: result.append((r[0][0], r[0][1], r[0][0]+r[0][2], r[0][1]+r[0][3])) return resultdef process(infile): '''在原图上框出头像并且截取每个头像到单独文件夹''' image = cv.LoadImage(infile); if image: faces = detect_object(image) im = Image.open(infile) path = os.path.abspath(infile) save_path = os.path.splitext(path)[0]+"_face" try: os.mkdir(save_path) except: pass if faces: draw = ImageDraw.Draw(im) count = 0 for f in faces: count += 1 draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 0)) drow_save_path = os.path.join(save_path,"out.jpg") im.save(drow_save_path, "JPEG", quality=80) else: print "Error: cannot detect faces on %s" % infileif __name__ == "__main__": process("/Users/zhangdebin/Documents/checkFace2.jpg")

示例图片1：

可以看出，对于比较干净的人脸头像，使用opencv库haarcascade_frontalface_alt_tree.xml的识别精度很高（这张达到了100%），同时，对于表情变化的人脸也有很强的鲁棒性。

示例图片2：

但是，对于上传的比较随意的头像照片，比如示例图片2这些有帽子、眼镜遮挡的人脸图片，识别效果就会很差，本组只有唯一一个没有帽子遮挡的人脸被识别成功

本次只是简单的测试了下，python使用opencv库的人脸特征进行人脸识别的效果，仅供初学参考。

总结

以上就是本文关于python+opencv实现的简单人脸识别代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助，感兴趣的朋友可以参阅本站：

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