人脸识别 | 如何解析URL，并给出人脸检测结果

本文主要是介绍人脸识别 | 如何解析URL，并给出人脸检测结果，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本文给出最简单的人脸检测测试代码，与常见的场景不同的是，需要从互联网抓取图像，并非本地上存在的图像。

所需依赖：

OpenCV
NumPy
urllib

检测思想

首先使用urllib库从URL获取图像地址，并将其转换为图像，然后调用cv自带的Haar人脸检测，判断图像中是否有人脸。

具体代码

#!/usr/bin/env python2
#-*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import sys
import numpy as np
import urlliburl = sys.argv[1]cascPath = sys.argv[2]def url_to_image(url):resp = urllib.urlopen(url)image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)return imagefaceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)image = url_to_image(url)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = faceCascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5,minSize=(30, 30))print len(faces)

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