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环境：opencv2.4,matplotlib2.02

OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联分类器（Cascade Classification）

#coding:utf-8import numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as plt#级联分类器路径cascpath = 'detect/haarcascade_frontalface_alt.xml'facecascade = cv2.CascadeClassifier(cascpath)img = cv2.imread('images/ioi2.jpg')#plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))#plt.show()def detect_faces_show(path):    img = cv2.imread(path)    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)    faces = facecascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.2,minNeighbors=5,minSize=(30,30),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)    print('fond faces:',len(faces))    for(x,y,w,h) in faces:        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(114,120,2),4)    plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))    plt.show()detect_faces_show('images/telangpu.jpg')
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结果：

检测到14张人脸，检测效果还是不错的，但更多实验发现还是存在缺陷的，不同图片可能检测效果不同