def detect(img):
 #函数声明了一个face_cascade的变量，该变量为CascadeClassifier的对象，用于检测人脸（frontalface）
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
 #进行灰度化处理
 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 #进行实际的人脸检测，传递参数是scaleFactor和minNeighbor,分别表示人脸检测过程中每次迭代时图像的压缩率和每个人脸矩形保留近邻数目的最小值
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
 for (x,y,w,h) in faces:
 #依次提取faces变量中的值来画矩形
 img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,255),2)
 cv2.imshow('face_track',img)
 #避免图形窗口关闭
 cv2.waitKey(0)

import cv2

filename = cv2.imread('face_2.jpg')

def detect(img):
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
 for (x,y,w,h) in faces:
 img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,255),2)
 cv2.imshow('face_track',img)
 cv2.waitKey(0)

if __name__ == "__main__":
 detect(filename)