【OpenCV实战教程】详细解析人脸检测的实现方法及代码
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简介：
本教程深入讲解了使用OpenCV进行人脸检测的技术与实践，包含详尽的方法介绍和示例代码，帮助读者掌握人脸识别的核心技能。
使用OpenCV进行人脸检测是一个实用的计算机视觉任务。在本教程中，我们将利用OpenCV自带的人脸特征文件haarcascade_frontalface_default.xml来实现这一功能。
### 整体思路
1. 使用Python根据特定关键词从百度爬取人物图片。
2. 利用获取的数据集进行训练。
3. 测试模型效果，并在检测到人脸时绘制框和标签。
### 代码详解
#### 2.1 爬取图片
本段代码的功能是：通过特征词（如人名）从百度抓取一定数量的图像。以下是实现这一功能的基本步骤：
```python
import requests
import os
# 函数定义，用于根据关键词爬取图片并保存到本地目录中。
def download_images(keyword, num_images):
# 创建存储下载图片的文件夹（如果不存在的话）
if not os.path.exists(keyword):
os.makedirs(keyword)
headers = {
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.13 Safari/537.36
}
# 构造请求参数，这里以百度图片搜索为例
params = {
tn: resultjson_com,
ipn: rj,
ct: 201326592,
is: ,
fp: result,
queryWord: keyword,
cl: 2,
lm: -1,
ie: utf-8,
oe: utf-8,
adpicid: ,
word: keyword,
st:,
z: ,
# 其他参数...
}
url = https://image.baidu.com/search/acjson
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
# 处理返回的JSON数据，下载图片
```
请注意，爬取网络资源时需要遵守相应的网站使用条款和法律法规。
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