OpenCV-Python 人脸眼睛嘴识别

 # 识别眼睛、嘴巴、人脸
 image = cv2.imread('./yong.jpg')

 gray = cv2.cvtColor(image,code=cv2.COLOR_BGR2BGRA)
 # 加载算法
 face_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
 eye_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_eye.xml')
 mouth_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_mcs_mouth.xml')

 face_zone = face_detector.detectMultiScale(gray,1.3,3,minSize=(80,80))
 print(face_zone)
 for x,y,w,h in face_zone:
     cv2.rectangle(image, pt1=(x,y),pt2=(x+w,y+h), color=[0,0,255],thickness=2)

 #  人脸切分
 h_up = int(face_zone[0,-1]*0.6)
 x,y,w,h = face_zone.reshape(-1)
 # 头部
 head = gray[y:y+h,x:x+w]
 head_up = head[0:h_up]
 head_down = head[h_up:]
 # 检测眼睛
 eye_zone = eye_detector.detectMultiScale(head_up,1.3,3,minSize=(10,10))
 for ex,ey,ew,eh in eye_zone:
     cv2.rectangle(image, pt1=(ex + x,ey+y), pt2=(ex+ew+x,ey+eh+y),color=[0,255,0],thickness=1)

 # 检查嘴
 mouth_zone = mouth_detector.detectMultiScale(head_down,1.3,3,minSize=(10,10))
 for mx,my,mw,mh in mouth_zone:
     cv2.rectangle(image, pt1=(mx + x,my+y+h_up), pt2=(mx+mw+x,my+mh+y+h_up),color=[255,0,0],thickness=1)

 cv2.imshow('liyong', image)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()    

　　代码第一行：　　　　导入图片

　　第二行：　　　　　　灰度化处理

　　第六--九行：　　　　读取特征数据，并使用分类器对特征数据进行处理

　　第十--十三行：　　　进行人脸识别

　　第十五--二十一行：　进行人脸切分，在上部分识别眼睛；人脸下部分识别嘴的预处理

　　第二十三--二十五行：　　识别眼睛

　　第二十八--三十行：　　识别嘴　

　　将人脸眼睛替换成自定义眼睛：

　　只需要将上面的第24到25行修改成

eye = cv2.imread('./eye.jpg')
for ex,ey,ew,eh in eye_zone:
#     cv2.rectangle(image, pt1=(ex + x,ey+y), pt2=(ex+ew+x,ey+eh+y),color=[0,255,0],thickness=1)
    # 眼睛缩放
    eye2 = cv2.resize(eye,dsize=(ew,eh))
    # 替换
    image[y+ey: y+ey+eh,ex+x:ex+x+ew] = eye2

　　eye2 = cv2.resize(eye,dsize=(ew,eh))    将读取的图片换成识别出的眼睛大小