face_gray = cv.cvtColor(face_image, cv.COLOR_RGB2GRAY)

cv.imshow(‘gray face’, face_gray)

检测人脸

XML_PATH = ‘haarcascade_frontalface_default.xml’ # 人脸检测分类模型 注：模型较老，侧脸几乎识别不出来，建议正脸尝试

face_detector = cv.CascadeClassifier(XML_PATH) # 实例化分类器

face_list = face_detector.detectMultiScale(face_gray)

cv.imshow(‘2’,face_image)

print(face_list)

在人脸上标框

for face in face_list:

rect_image = cv.rectangle(face_image, face, (0, 30, 100), 2)

cv.imshow(‘current image’, rect_image)

截取人脸

x, y, w, h = face_list[0]

print(x,y,w,h)

face_rect = face_image[y:y + h, x:x + w] # 获取人脸对应位置的数值

cv.imshow(‘current faces’, face_rect)

进行旋转

center_point = [np.float32(w>>1),np.float32(h>>1)] # 寻找中心点

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

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现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。

分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习

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