OpenCV版本3.3.0，注意模型文件的路径要改成自己所安装的opencv的模型文件的路径，路径不对就会报错，一般在opencv-3.3.0/data/haarcascades 路径下
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import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret,img = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
cv2.imshow('img',img)
if cv2.waitKey(1) &0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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以上这篇python版opencv摄像头人脸实时检测方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_38128647/article/details/70766985