import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")#命名一个窗口
cap=cv2.VideoCapture(1)#打开1号摄像头
success, frame = cap.read()#读取一桢图像，前一个返回值是是否成功，后一个返回值是图像本身
color = (0,0,0)#设置人脸框的颜色
classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#定义分类器
while success:
 success, frame = cap.read()
 size=frame.shape[:2]#获得当前桢彩色图像的大小
 image=np.zeros(size,dtype=np.float16)#定义一个与当前桢图像大小相同的的灰度图像矩阵
 image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将当前桢图像转换成灰度图像（这里有修改）
 cv2.equalizeHist(image, image)#灰度图像进行直方图等距化
 #如下三行是设定最小图像的大小
 divisor=8
 h, w = size
 minSize=(int(w/divisor), int(h/divisor))#这里加了一个取整函数
 faceRects = classfier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#人脸检测
 if len(faceRects)>0:#如果人脸数组长度大于0
  for faceRect in faceRects: #对每一个人脸画矩形框
    x, y, w, h = faceRect
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color)
 cv2.imshow("test", frame)#显示图像
 key=cv2.waitKey(10)
 c = chr(key & 255)
 if c in ['q', 'Q', chr(27)]:
  break
cv2.destroyWindow("test")