人脸检测是计算机视觉中最引人入胜的应用之一，它使计算机视觉更加真实和具有未来感。OpenCV 具有执行人脸检测的内置功能。我们将使用Haar级联分类器进行人脸检测。

Haar 级联数据

我们需要数据才能使用 Haar 级联分类器。您可以在 OpenCV 包中找到这些数据。安装 OpenCV 后，您可以看到名为haarcascades的文件夹。其中会有用于不同应用的.xml 文件。现在，复制所有这些文件，将它们粘贴到当前项目下的一个新文件夹中。

示例 以下是使用 Haar 级联检测以下图像中阿米特巴・巴强（Amitabh Bachan）人脸的 Python 代码：

导入OpenCV包，如下所示：

import cv2
import numpy as np

现在，使用HaarCascadeClassifier检测人脸：

face_detection=
cv2.CascadeClassifier('D:/ProgramData/cascadeclassifier/
haarcascade_frontalface_default.xml')

现在，要读取特定图像，请使用 *\imread ()\* 函数：

img = cv2.imread('AB.jpg')

现在，将其转换为灰度，因为它接受灰度图像：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

现在，使用face_detection.detectMultiScale执行实际的人脸检测：

faces = face_detection.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

现在，在整个人脸周围绘制一个矩形：

for (x,y,w,h) in faces:
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w, y+h),(255,0,0),3)
cv2.imwrite('Face_AB.jpg',img)

这个 Python 程序将创建一个名为Face_AB.jpg的图像，其中包含人脸检测结果，如下所示：