Python 人脸检测-打开CV can'；我找不到那张脸

我正在学习OpenCV。这是我的密码：

import cv2
face_patterns = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
sample_image = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(sample_image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
faces = face_patterns.detectMultiScale(gray,1.3,5)
print(len(faces))
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(sample_image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imwrite('result.jpg', sample_image)

如果我用图片A，我可以得到很多张脸，如果我用图片B，我一张也没有

我多次更改了

detectMultiScale（灰色，1.3,5）

中的参数，它仍然不起作用

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而不是-

faces = face_patterns.detectMultiScale(gray,1.3,5)

faces = face_patterns.detectMultiScale(blackandwhite,1.3,5)

尝试使用-

faces = face_patterns.detectMultiScale(gray,1.3,5)

faces = face_patterns.detectMultiScale(blackandwhite,1.3,5)

如果问题在此之后仍然出现，请查看我的代码

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我认为这更多的是Cv2模块本身的问题。在人脸检测方面，有比HAAR级联更好的模型。人脸识别库对于检测和识别人脸也非常有用。它使用hog作为默认模型。您也可以使用cnncnn以获得更高的准确度，但检测过程会很慢

找到更多

导入cv2
将人脸识别作为fr导入
sample\u image=fr.load\u image\u文件（“1.jpg”）
未知面部位置=面部位置（示例图像，model=“hog”）
打印（len（未知面位置））#检测到的面计数
对于未知面位置中的面位置：
y1，x2，y2，x1=faceloc
cv2.矩形（样本_图像，（x1，y1），（x2，y2），（0，0，255），2）
样本图像=样本图像[：，：：：-1]#将bgr图像转换为rbg
imwrite（“result.jpg”，示例图像）

根据我的经验，

Haar Cascade

不适用于倾斜角度为

图像B

的面。谢谢，它确实有效！