读取电脑摄像头列表； 拍照时可以设置生成的图片是否旋转顺时针90度； 图片resize相关函数； 选取图片局部保存成新图片(选择头像)； 给图片加文字水印。 两个窗体w_yk、w_test； 较之前版本opencv库由2.3.1升级到2.4.9，增加人脸识别，增加函数of_getfacesize获取头像位置参数用于保存头像。

要实现图像识别，首先就是要获取图像，所以懂得如何安装及使用树莓派CSI摄像头就非常重要。** 1. 了解摄像头基本工作原理，安装及使用 2. 了解opencv，配置人脸识别相关环境 3. 收集人脸信息 4. 训练收集到的人脸信息 5. 将要分析的面部的捕获部分作为参数，并返回其可能的所有者，指示其ID以及识别器对此匹配的信任程度实现人脸的识别。

利用opencv里面自带的人脸分类器识别含有人脸的图片。里面包含python写的识别含有人脸图片程序，以及一个opencv里的训练好的分类器。

人脸检测训练好的分类器文件haarcascade_fullbody.xml，配合opencv进行人脸检测

主要为大家详细介绍了Python opencv实现人眼、人脸识别，以及实时打码处理，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

基于OpenCV的人脸识别例子，识别率80%左右。 基于OpenCV的人脸识别例子，识别率80%左右。 基于OpenCV的人脸识别例子，识别率80%左右。 基于OpenCV的人脸识别例子，识别率80%左右。

用VS2010 + OpenCV 2.4.9 实现简单人脸识别，供大家参考，具体内容如下 首先放效果图（为了防止辣眼睛，后期处理了下）： 首先声明，我是在参考其他文章的基础上实现的。 切入正题： 1 设置控件 首先新建一个基于Dialog的MFC程序的工程，工程名为FaceDetect ； 然后在IDD_FACEDETECT_DIALOG对话框中添加一个Picture 控件，ID命名为：IDC_PICTURE；添加一个Button控件，Caption命名为 “检测”，ID命名为IDC_START，将原来自动生成的的OK按钮的Caption改为“退出”； 删除原来的Text控件和“Cancel

本文实例为大家分享了Python基于OpenCV实现人脸检测，并保存的具体代码，供大家参考，具体内容如下 安装opencv 如果安装了pip的话，Opencv的在windows的安装可以直接通过cmd命令pip install opencv-python(只需要主要模块),也可以输入命令pip install opencv-contrib-python(如果需要main模块和contrib模块) 详情可以点击此处 导入opencv import cv2 所有包都包含haarcascade文件。这个文件很重要!!! cv2.data.haarcascades可以用作数据文件夹的快捷方式。例如：

关于opencv OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API 。它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的。同时 OpenCV 提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graphics user interface) 系统 :highgui 。 我们就通过 OpenCV 提

实现目标：在茫茫人海中一眼相中她（在数据库中找出目标人脸） 解决思路：Input > 人脸检测 > 人脸识别 > Output Input：可上接 视频流 实现实时检测 Output：可下接 人脸检测框 可视化 所需工具：Python + OpenCV + Keras Step1：人脸检测 现在有众多包含人脸的照片（数据来源于百度图片），我们要检测出图片中的人脸，并切出来保存。 包含目标人脸的照片 进行了两种人脸检测方案的测试，如下： 1·OpenCV_haarcascade特征分类器 优点：识别速度快、对于大图小脸的情况几乎都能够检测到 缺点：误识别情况较惨 Haar识别，输入_