import cv2

# 读取图片

img = cv2.imread("image.jpg")

# 加载模型，模型可以从https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml下载

classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 人脸检测

# scaleFactor：两次相邻的检测中，搜索窗口扩大的比例系数

# minNeighbors：表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数，默认为3，即相邻的检测中，至少有三次检测判断为真，才算真的目标

# minSize：检测目标的最小尺寸

faces = classifier.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))

for face in faces:

    x, y, w, h = face

    # 绘制边框

    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2)

if len(faces) > 0:

    cv2.imshow("image", img)

    cv2.waitKey(0)

    cv2.destroyAllWindows()