import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")#命名一個窗口
cap=cv2.VideoCapture(1)#打開1號攝像頭
success, frame = cap.read()#讀取一楨圖像，前一個返回值是是否成功，后一個返回值是圖像本身
color = (0,0,0)#設置人臉框的顏色
classfier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")#定義分類器
while success:
 success, frame = cap.read()
 size=frame.shape[:2]#獲得當前楨彩色圖像的大小
 image=np.zeros(size,dtype=np.float16)#定義一個與當前楨圖像大小相同的的灰度圖像矩陣
 image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#將當前楨圖像轉換成灰度圖像（這里有修改）
 cv2.equalizeHist(image, image)#灰度圖像進行直方圖等距化
 #如下三行是設定最小圖像的大小
 divisor=8
 h, w = size
 minSize=(int(w/divisor), int(h/divisor))#這里加了一個取整函數
 faceRects = classfier.detectMultiScale(image, 1.2, 2, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)#人臉檢測
 if len(faceRects)>0:#如果人臉數組長度大于0
  for faceRect in faceRects: #對每一個人臉畫矩形框
    x, y, w, h = faceRect
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color)
 cv2.imshow("test", frame)#顯示圖像
 key=cv2.waitKey(10)
 c = chr(key & 255)
 if c in ['q', 'Q', chr(27)]:
  break
cv2.destroyWindow("test")