人臉識別是計算機視覺領域中的一項核心技術，對于整個人工智能技術的發展也是非常重要，目前已經在多個領域中投入使用，相對較為成熟。很多人認為人臉識別技術高深莫測，難以企及，其實也并非如此神秘，本文將通過OpenCV和Python，利用簡短的代碼，幫助每一位讀者實現人臉識別。

OpenCV：是一個主要針對實時計算機視覺的編程函數庫。本文旨在使用OpenCV和Python/C++從圖像中檢測面部。

本文基礎：在機器上安裝Python和C++，了解Python和C++的編碼基礎知識，代碼編輯器。有了這些，我們就可以開始進行人臉識別了。

為了通過代碼實現人臉識別，我們將使用OpenCV中基于Haar的cascade分類器，這一種有效的對象檢測方法。它是一種基于機器學習的方法，其中cascade函數是通過許多positive和negative圖像得到訓練，然后用于檢測其他圖像中的對象。OpenCV已經包含許多面部、眼睛、微笑等預先訓練的分類器。這些XML模型文件存儲在opencv/data/haarcascades/的位置。

讓我們先開始在Python上編寫代碼實現人臉識別然后再展示通過C++實現的教程。

Python

首先，導入numpy、OpenCV兩個庫：

importnumpyasnp

importcv2ascv

然后，加載OpenCV中自帶的基于Haar的cascade分類器來實現人臉識別。haarcascade_frontalface_default.xml是OpenCV中已經經過訓練的人臉識別模型文件。

face_cascade=cv.CascadeClassifier('\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml')

eye_cascade=cv.CascadeClassifier('\\cv2\\data\\haarcascade_eye.xml')

現在，我們需要加載我們想要進行人臉檢測的圖像。對于本文，我們將使用如下OpenCV自帶的'lenna'經典圖像。

加載我們的圖片，并將其轉化為灰度圖像：

img=cv.imread('lenna.jpg')

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

我們已經做好了人臉檢測的準備工作，現在我們通過我們前面加載的cascade分類器的detectMultiScale函數來進行人臉檢測：

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

這里的1.3表示scaleFactor，5表示minNeighbours。

scaleFactor：在前后兩次相繼的掃描中，搜索窗口的比例系數。例如1.3指將搜索窗口依次擴大30%。

minNeighbors：構成檢測目標的相鄰矩形的最小個數。如果組成檢測目標的小矩形的個數和小于minNeighbors都會被排除。

代碼運行之后面部檢測就完成了，并且在圖像中找到的所有人臉數據都存儲在faces這個數組中。然后，我們還可以在人臉周圍繪制矩形：

for(x,y,w,h)infaces:

cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

roi_gray=gray[y:y+h,x:x+w]

roi_color=img[y:y+h,x:x+w]

我們幾乎已經完成了人臉識別，只需再將得到的帶有人臉標記的圖像顯示出來即可。為此我們使用以下代碼：

cv.imshow('Face_Detect',img)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

到此，我們已經學會了通過Python實現人臉識別，現在可以嘗試在OpenCV庫中使用不同的分類器來檢測不同的對象。如果你有足夠多的圖片，甚至還可以制作自己的圖片分類器！接下來我們將展示如何通過C++來實現人臉識別。