python结合opencv实现人脸检测与跟踪

import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")
cap=cv2.VideoCapture(0)
success,frame=cap.read()
classifier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml") #确保此xml文件与该py文件在一个文件夹下，否则将这里改为绝对路径，此xml文件可在D:My DocumentsDownloadsopencvsourcesdatahaarcascades下找到。
 
while success:
　　success,frame=cap.read()
　　size=frame.shape[:2]
　　image=np.zeros(size,dtype=np.float16)
　　image=cv2.cvtColor(frame,cv2.cv.CV_BGR2GRAY)
　　cv2.equalizeHist(image,image)
　　divisor=8
　　h,w=size
　　minSize=(w/divisor,h/divisor)
　　faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)
　　if len(faceRects)>0:
　　　　for faceRect in faceRects:
　　　　　　x,y,w,h=faceRect
　　　　　　cv2.circle(frame,(x+w/2,y+h/2),min(w/2,h/2),(255,0,0))
　　　　　　cv2.circle(frame,(x+w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0))
　　　　　　cv2.circle(frame,(x+3*w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0))
　　　　　　cv2.rectangle(frame,(x+3*w/8,y+3*h/4),(x+5*w/8,y+7*h/8),(255,0,0))
　　cv2.imshow("test",frame)
　　key=cv2.waitKey(10)
　　c=chr(key&255)
　　if c in ['q','Q',chr(27)]:
　　　　break
cv2.destroyWindow("test")