转眼四年匆匆流逝，过的好快啊！毕业季也意味这分手季，意味这一大批代写毕业设计的要忙死了！小编也大四了，很快毕业了，而这次选题，居然选到了人脸识别这一块，还好小编自己算是个专业课还过得去的，自己闲暇时间也会学学东西的，所以这个毕设对我来讲还是比较简单的，今天就是简短的说一下，不可能把小编的总个毕设都搬上来吧，所以大家就大概看一个过程吧，如果你们也想学这门编程语言的话，私信我01就可以领取小编整理的入门资料哈！来了废话不多讲，来到咱们的正文：
然后从opencv解压后的路径中找（D:My DocumentsDownloads）opencvuildpython.7\x86，（）里面的部分是你自己的安装路径，其中x86对应32位的机器，x64代表64位的机器，当然要按照你机器的实际情况选择了。将这个路径里面的cv2.pyd拷贝至python2.7的模块路径C:Python27Libsite-packages里，python2.7默认安装在C盘跟目录下。
此时打开python，在cmd下输入python，或者直接打开“所有程序->active state active python->Python Interactive Shell”都行。
import cv2import numpy as npcv2.namedWindow("test")cap=cv2.VideoCapture(0)success,frame=cap.read()classifier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml") #确保此xml文件与该py文件在一个文件夹下，否则将这里改为绝对路径，此xml文件可在D:My DocumentsDownloadsopencvsourcesdatahaarcascades下找到。while success: success,frame=cap.read() size=frame.shape[:2] image=np.zeros(size,dtype=np.float16) image=cv2.cvtColor(frame,cv2.cv.CV_BGR2GRAY) cv2.equalizeHist(image,image) divisor=8 h,w=size minSize=(w/divisor,h/divisor) faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize) if len(faceRects)>0: for faceRect in faceRects: x,y,w,h=faceRect cv2.circle(frame,(x+w/2,y+h/2),min(w/2,h/2),(255,0,0)) cv2.circle(frame,(x+w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0)) cv2.circle(frame,(x+3*w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0)) cv2.rectangle(frame,(x+3*w/8,y+3*h/4),(x+5*w/8,y+7*h/8),(255,0,0)) cv2.imshow("test",frame) key=cv2.waitKey(10) c=chr(key&255) if c in ['q','Q',chr(27)]: breakcv2.destroyWindow("test")
为什么没有注释，你恐怕知道下雨天，dir（）和help()更配呦。
这段代码的功能就是对计算机摄像头拍到的视频加以处理，使其显示并追踪人脸。下图是运行效果：
最后再说一句，这个过程说起来简单，但很容易出错，希望大家能自己找到错误的原因，并解决错误。如果自己解决不了的话，不妨把问题贴在评论里，大家来共同解决，共同进步。可以进群咱们一起交流哦！群号：125240963