使用的模块：
python-opencv(cv2)
python-opencv(cv2)
Opencv(Open source computer vision) 是一个python库，可帮助我们解决计算机视觉问题。
下载python-opencv(cv2)通用方式：pip install python-opencv
Pycharm用户：Pycharm用户可以从项目解释器下载此模块。
在这里，我们将检测个人的脸部和眼睛。为此，我们使用系统的网络摄像头和XML文件来检测面部和眼睛。我们将在帧中检测到面部，然后将眼睛插入面部，因此我们将进入面部坐标并检测眼睛，并在检测到的面部和眼睛上绘制矩形。
与面部和眼睛检测相关的功能cv2.CascadeClassifier(“ ”)：此函数用于获取面部和眼睛的提取物，以及如何检测它们。
cv2.Videocapture()：这是用于通过我们系统的网络摄像头进行视频捕获。
.detectmultiscale(，1.3,5)：检测帧中的面部或眼睛。
cv2.rectangle(，(，，()，厚度= )
注意：面部和眼睛的检测将处于灰度模式。
用于面部和眼睛检测的XML文件的链接为：人脸： https : ///abhinav0606/Face-and-Eyes-Tracker/blob/master/face.xml
眼睛： https ： ///abhinav0606/Face-and-Eyes-Tracker/blob/master/eye.xml
用于检测人脸和眼睛的Python代码
# 导入模块
importcv2
# 现在我们有了haarcascades文件
# 检测脸部和眼睛检测脸部
faces=cv2.CascadeClassifier("face.xml")
# 侦测眼睛
eyes=cv2.CascadeClassifier("eye.xml")
# 通过网络摄像头捕获帧
capture=cv2.VideoCapture(0)
# 现在运行网络摄像头的循环
whileTrue:
# 阅读网络摄像头
ret,frame=capture.read()
# 现在脸在框架中
# 检测是通过灰度框完成的
gray_frame=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face=faces.detectMultiScale(gray_frame,1.3,5)
# 现在进入面部及其位置
for(x,y,w,h)inface:
# 在脸上绘制矩形
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),thickness=4)
# 现在眼睛在脸上
# 所以我们必须将脸框设为灰色
gray_face=gray_frame[y:y+h,x:x+w]
# 使颜色也变脸
color_face=frame[y:y+h,x:x+w]
# 检查这只脸上的眼睛
eye=eyes.detectMultiScale(gray_face,1.3,5)
# 以其位置进入眼睛
for(a,b,c,d)ineye:
# 我们必须在
# 彩色的脸
cv2.rectangle(color_face,(a,b),(a+c,b+d),(0,255,0),thickness=4)
# 显示框架
cv2.imshow("Abhinav'sFrame",frame)
ifcv2.waitKey(1)==13:
break
# 结束循环后，释放框架capture.release()cv2.destroyAllWindows()
运行程序，打开电脑摄像头，即可查看和输出，人脸和眼睛检测图像
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