python3.7安装opencv并且实现简单人脸识别

1.说明：windows7 64位 + python3.7 + idea2018社区版
2.首先是安装opencv，按照网上的说法都试了下，总结一下方法：
使用pip下载，在cmd中 输入 pip install opencv-python
会自动安装numpy和opencv，如图cv是3.4.3版本，numpy是1.15.4版本，然后我还下载了opencv-contrib-python,这个是扩展包，也用pip就能下载。

然后去看idea，然后可能会发现imread上提示：Cannot find reference ‘imread’ in ‘init.py’ | cv2
这边你点击cv2看他的__init__文件能够看出他其实用的是cv2.cv2模块，所以这个提示没问题，能够运行(强迫症卡在这一步好久)，网上看到的说法是python3版本高的问题（不确定）

import cv2
img = cv2.imread(image_path)

真正的代码在这：

3. 人脸识别
这边其实很简单，有现成的*：haar 人脸特征分类器
直接搜一下下载haarcascades
然后核心代码：

img = cv2.imread(image_path)
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier("E:\py-file\py-pic\cvdata\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml")
    if img.ndim == 3:
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 色彩空间的转换
    else:
        gray = img  # 如果img维度为3，说明不是灰度图，先转化为灰度图gray，如果为2，原图就是灰度图
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(20, 20),
                                          flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

faces就是所有人脸的位置（x,y,x+h,y+w），需要注意的是CascadeClassifier后面的路径需要是haarcascades完整的路径，frontalface_default.xml就是已经训练好的分类器，不过实测时候发现识别率不是很高，可能是图片的问题，人脸要大且清晰且正脸才能识别。当然还有其他分类器可以使用：frontalface_alt和alt2识别率高一些。