计算机视觉在自动驾驶、人脸识别等领域发挥着重要作用，吸引了许多人学习相关技术。本实验的目标是实现基于Python的人脸检测，核心功能包括：通过摄像头识别人脸、框选人脸、保存画面。实现这一功能的关键在于使用OpenCV库，特别是cv2.CascadeClassifier方法，它封装了人脸检测的主要流程。\n\n实验中，使用OpenCV提供的haarcascade_frontalface_default.xml级联分类器进行人脸检测。该文件包含了经过训练的规则和数据，能够识别图像中的人脸特征。调用CascadeClassifier方法后，程序可以通过摄像头捕捉实时画面并检测是否存在人脸。人脸被检测到后，使用矩形框将其标识出来。\n\n要运行此代码，需要安装OpenCV和NumPy模块，并确保摄像头设备正常工作。代码通过cv2.VideoCapture(0)获取摄像头视频流，随后使用cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")加载人脸检测模型。人脸检测后，使用cv2.rectangle绘制人脸框，并实时显示摄像头画面。\n\n在实际部署中，需要确保摄像头正确连接，并且摄像头权限被应用程序授权。检测的精度与摄像头的分辨率、光线条件等因素密切相关，优化算法时应考虑这些因素。