3分钟内实现人脸检测（3分钟内实现人脸检测）

人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions)，人脸检测的应用每天都在增加。

人脸检测是计算机程序在数字图像中识别和定位人脸的能力。

随着应用对人脸检测功能的需求越来越大，每个人都希望在自己的应用中使用人脸检测，这样他们就不会在竞争中落后。

在这篇文章中，我将教你如何在3分钟内为自己建立一个人脸检测程序。

你需要安装以下python库:

opencv-python
cvlib

下面是导入所需python库、从存储中读取图像并显示它的代码。

# 导入必要的库
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import cvlib as cv
image_path = 'couple-4445670_640.jpg'
im = cv2.imread(image_path)
plt.imshow(im)
plt.show()

在加载的图像中检测人脸，在检测到的人脸周围绘制一个边界框，显示最终检测到的人脸图像的代码如下。

faces, confidences = cv.detect_face(im)
# 循环遍历检测到的人脸并添加边界框
for face in faces:
 (startX,startY) = face[0],face[1]
 (endX,endY) = face[2],face[3]
 # 在人脸上绘制矩形边界框
 cv2.rectangle(im, (startX,startY), (endX,endY), (0,255,0), 2)
# 显示结果 
plt.imshow(im)
plt.show()

是的，人脸检测的程序到此就完成了！

要了解更多关于cvlib库的信息，可以访问下面的链接。

• cvlib[1]

为了理解人脸检测是如何工作的，这里有一些进一步的阅读材料:

• FaceNet:用于人脸识别和聚类的统一嵌入[2]
• 卷积神经网络课程[3]
• 深度学习计算机视觉:CNN, OpenCV, YOLO, SSD & GANs[4]

[1]: https://www.cvlib.net

[2]: https://arxiv.org/abs/1503.03832

[3]: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks

[4]: https://www.udemy.com/master-deep-learning-computer-visiontm-cnn-ssd-yolo-gans/