忘了哪里看到的了，保存一个，亲测可用，简单有效，有时间改进一下。
import cv2 img = cv2.imread(r"C:\Users\lbship\Desktop\cc.jpg") color = (0, 255, 0) grey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) classfier = cv2.CascadeClassifier(r"C:\Users\lbship\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt2.xml") faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) #scaleFactor 是 图像的缩放因子minNeighbors 为每一个级联矩形应该保留的邻近个数，可以理解为一个人周边有几个人脸 if len(faceRects) > 0: # 大于0则检测到人脸 for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 3) # 控制绿色框的粗细 # 写入图像 cv2.imwrite('./a1aa.jpg', img)
