在Python中，识别图片中的人脸并获取人脸区域的坐标，通常可以使用OpenCV库结合Haar特征分类器来实现。
安装OpenCV依赖
pip install opencv-python识别图片中的人脸并获取其坐标
import cv2 def detect_faces(image_path): # 加载预训练的Haar级联分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测图片中的人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 遍历检测到的所有人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 在原图上绘制矩形框 cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) # 显示结果图片 cv2.imshow('img', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 打印人脸区域的坐标for (x, y, w, h) in faces:print(f"Face found at: Left: {x} Top: {y} Right: {x+w} Bottom: {y+h}") # 调用函数，传入图片路径
detect_faces('path_to_your_image.jpg')上述代码中，detect_faces函数接受一个图片路径作为参数，并使用OpenCV的CascadeClassifier来加载一个预训练的Haar级联分类器，该分类器用于检测图片中的人脸。然后，它读取图片，将其转换为灰度图，并使用detectMultiScale方法检测人脸。检测到的每个人脸都会以矩形框的形式在原图上绘制出来，并打印出其坐标。
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