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最近，帶領我的學生進行一個URTP項目設計，需要進行人臉識別。由于現在的OpenCV已經到了2.X版本，因此就不想用原來的1.X版本的代碼，而網上存在的代碼都是1.X版本的代碼，嘗試自己寫一段2.X版本的代碼，反復查閱資料，今天終于測試成功（很明顯2.X版本的代碼要比1.X的代碼更簡單），供大家好參考，代碼如下：（2017年5月12日在python3.6.1下做一簡單的修改）

									import cv2

									import numpy as np

									cv2.namedWindow("test")#命名一個窗口

									cap=cv2.VideoCapture(1)#打開1號攝像頭

									success, frame = cap.read()#讀取一楨圖像，前一個返回值是是否成功，后一個返回值是圖像本身

									color = (0,0,0)#設置人臉框的顏色

									classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#定義分類器

									while success:

									 success, frame = cap.read()

									 size=frame.shape[:2]#獲得當前楨彩色圖像的大小

									 image=np.zeros(size,dtype=np.float16)#定義一個與當前楨圖像大小相同的的灰度圖像矩陣

									 image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#將當前楨圖像轉換成灰度圖像（這里有修改）

									 cv2.equalizeHist(image, image)#灰度圖像進行直方圖等距化

									 #如下三行是設定最小圖像的大小

									 divisor=8

									 h, w = size

									 minSize=(int(w/divisor), int(h/divisor))#這里加了一個取整函數

									 faceRects = classfier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#人臉檢測

									 if len(faceRects)>0:#如果人臉數組長度大于0

									  for faceRect in faceRects: #對每一個人臉畫矩形框

									    x, y, w, h = faceRect

									    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color)

									 cv2.imshow("test", frame)#顯示圖像

									 key=cv2.waitKey(10)

									 c = chr(key & 255)

									 if c in ['q', 'Q', chr(27)]:

									  break

									cv2.destroyWindow("test")