在库管理那里，安装OpenCV库，NumPy库；
文件里面需要有这些文件
import cv2
import numpy as np
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
# 读取图片
img = cv2.imread("cat.jpg", cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 将图片转换成灰度图
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 正脸检测分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalcatface.xml') # 猫脸检测
# 加载分类器
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 2)
# 绘制方框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("face", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
文件里面需要有这些文件
import cv2
import numpy as np
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
# 读取图片
img = cv2.imread("lyf.jpg", cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 将图片转换成灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 正脸检测分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 人脸检测
# 加载分类器
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 2)
# 绘制方框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("face", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()(共19张PPT)
第三章
第二节 图像检测
粤教B版 八年级下
信
技
息
术
新知导入
一天，李鸣正在用手机给家里的小猫拍照，无意中发现在屏幕上显示了“猫”的字样。喜欢探究科学的他又把手机摄像头对准了人物、汽车、餐桌上的美食等，发现手机能把这些物体一一识别出来。李鸣心里想:“手机怎么知道我拍到的是什么物体呢 它是怎么实现的呢 ”李鸣决定探究一下能否用计算机程序来实现物体识别功能，而物体识别需要检测物体是否存在，在哪个位置上，因此李鸣决定先学习图像检测技术和原理。
(1)计算机进行图像检测的过程是怎样的
(2)Python中的什么库可以用来检测图像呢
(3) Python如何实现图像检测
思
考
看
看
一
先了解计算机图像检测的过程，了解OpenCV库和分类器在图像检测中的作用，然后利用OpenCV检测图像中的猫脸，并通过调整“猫脸检测”程序中的参数或代码来调节图像检测的精度和灵敏度。
任
务
任务探究
探
究
新知讲解
一、图像检测的过程
计算机进行图像检测的过程是先通过计算机视觉获取图像文件，再把图片进行灰度处理，最后再根据灰度图提取出边缘特征值，从而形成计算机所能处理和表达的图像数据。
新知讲解
二、计算机视觉库的调用
在Python中可以借助一些计算机视觉库来进行图像检测，例如 Matlab、Face_recognition、OpenCV等。相比于其他第三方库，OpenCV在使用过程中更为简单易用。以猫脸检测为例,Python在检测图像中的猫脸时使用OpenCV和numpy这两个库文件即可进行图像检测。
库名 库的作用
OpenCV 图像检测
numpy 数据处理
1.选择库
新知讲解
二、计算机视觉库的调用
利用OpenCV库进行图像检测，需要构建一个分类器。
分类器的作用是根据训练好的数据集，判断被检测图像中的物体与该数据集是否同属一类，如人脸、猫脸、车牌等分类器。
OpenCV库的设计者是通过xml文件来实现的，用不同的xml文件来完成相应的检测功能，如果需要检测其他不同的物体，可以使用相应的库来训练出对应的xml文件。
2.选择合适的分类器
新知讲解
二、计算机视觉库的调用
2.选择合适的分类器
分类器文件名 功能
haarcascade_eye.xml 检测眼睛
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 检测眼镜
haarcascade_frontalcatface.xml 检测猫脸
haarcascade_frontalcatface_extended.xml 检测猫脸（扩展)
haarcascade_frontalface_alt.xml 检测人脸（级联)
haarcascade_frontalface_alt2.xml 检测人脸（级联）
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml 检测人脸（级联)
haarcascade_frontalface_default.xml 检测人脸（正脸)
haarcascade_fullbody.xml 检测人体（全身)
新知讲解
二、计算机视觉库的调用
2.选择合适的分类器
分类器文件名 功能
haarcascade_lefteye_2splits.xml 检测左眼
haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml 检测车牌号码
haarcascade_lowerbody.xml 检测下半身
haarcascade_profileface.xml 检测侧脸（左侧)
haarcascade_righteye_2splits.xml 检测右眼
haarcascade_russian_plate_number.xml 检测车牌号码
haarcascade_smile.xml 检测笑脸
haarcascade_upperbody.xml 检测上半身
网上的词云图制作工具质量参差不齐，例如，在某些词云图工具制作的词云图中，有些无意义词语被着重展示了。如果要制作更加准确、可调整的词云图，可以使用Python及其相关的第三方库。Python 制作词云图建立在对原始文本处理的基础上，主要包括以下五个步骤:导人库、导人文本、设置中文分词、根据分词生成词云图、个性化设置。
任
务
任务探究
探
究
请按照如下步骤尝试修改不完整的词云图的程序，生成个性化词云图。
新知讲解
三、利用计算机视觉库检测图像
Python在使用OpenCV库进行猫脸检测时需要遵循一定的流程才能顺利地进行读取图片、处理图像和显示图像等操作。具体流程:导入OpenCV库→加载图片→转换成灰度图→选择分类器→加载分类器→绘制提示框→显示图片
流
程
1.程序流程
新知讲解
三、利用计算机视觉库检测图像
1.程序流程
新知讲解
三、利用计算机视觉库检测图像
2.程序实现
将资料包中“猫脸检测.py”文件导入到海龟编辑器中，运行程序(如图3-17所示)，检测出“cat.jpg”中的猫脸并用方框进行标识，检测效果如图所示。
实
践
新知讲解
三、利用计算机视觉库检测图像
2.程序实现
新知讲解
三、利用计算机视觉库检测图像
考
考
你
参数 含义
img
(x,y)
(x+w,y+h)
(0,255,0)
2
请交流分析程序里函数cv2.rectangle( )中各个参数的含义，并填入表中。
需要转换的图像
矩形左上角的坐标
矩形右下角的坐标
绿色
线条的粗细
新知讲解
三、利用计算机视觉库检测图像
交
流
修改如图 3-17所示程序中的imread( )、CascadeClassifier( )、detectMultiScale( )、rectangle()等函数中的参数，改变程序对“cat.jpg”文件的检测和显示效果。
(1）如何在图像中检测出人脸
(2）哪个分类器可以用来检测人脸
(3）在程序中修改哪些代码可以实现人脸检测
新知讲解
人脸识别技术应用于金融支付、身份认证、小区安防、校园等诸多场景,给人们的生活带来不少便利。
但与此同时，人脸数据等个人隐私数据信息也存在被过度分析和滥用的风险，数据安全不容忽视。一方面，人们享受了技术带来的便捷高效;另一方面,人脸识别缺少监管的应用也为公民个人信息泄露留下了安全隐患。
在日常的信息活动中我们应该增强个人信息保护意识，适当提高我们对人脸识别、指纹识别等身份识别系统的安全性和隐私保护的警惕性。
四、人脸识别与安全
课堂总结
总
结
第二节 图像检测
一、图像检测的过程
二、计算机视觉库的调用
三、利用计算机视觉库检测图像
四、人脸识别与信息安全
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粤教版B信息技术八年级下册教学设计
课题 第二节 图像检测 单元 第三单元 学科 信息技术 年级 八
学习目标 1. 知识与技能 (1)懂得计算机进行图像检测的过程是怎样的。(2)了解Python中的什么库可以用来检测图像呢(3) 懂得Python如何实现图像检测2.过程与方法: （1）通过编写程序掌握使用OpenCV和numpy库检测图像的过程。 （2）通过使用分类器掌握各种参数和含义。 3. 情感态度与价值观: （1） 激发学生学习计算机程序的热情。 （2） 激发学生对计算机编程项目的创想。
重点 OpenCV和numpy库的使用，分类器的使用
难点 OpenCV和numpy库的使用，分类器的使用
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 一天，李鸣正在用手机给家里的小猫拍照，无意中发现在屏幕上显示了“猫”的字样。喜欢探究科学的他又把手机摄像头对准了人物、汽车、餐桌上的美食等，发现手机能把这些物体一一识别出来。李鸣心里想:“手机怎么知道我拍到的是什么物体呢 它是怎么实现的呢 ”李鸣决定探究一下能否用计算机程序来实现物体识别功能，而物体识别需要检测物体是否存在，在哪个位置上，因此李鸣决定先学习图像检测技术和原理。(1)计算机进行图像检测的过程是怎样的 (2)Python中的什么库可以用来检测图像呢 (3) Python如何实现图像检测 学生思考回答 从情境导入，激发学生学习的兴趣，引出问题思考。
任务探究 先了解计算机图像检测的过程，了解OpenCV库和分类器在图像检测中的作用，然后利用OpenCV检测图像中的猫脸，并通过调整“猫脸检测”程序中的参数或代码来调节图像检测的精度和灵敏度。 学生动手，思考 以任务作为驱动，让学生有学习的动力。
讲授新课 图像检测的过程 计算机进行图像检测的过程是先通过计算机视觉获取图像文件，再把图片进行灰度处理，最后再根据灰度图提取出边缘特征值，从而形成计算机所能处理和表达的图像数据。二、计算机视觉库的调用1.选择库在Python中可以借助一些计算机视觉库来进行图像检测，例如 Matlab、Face_recognition、OpenCV等。相比于其他第三方库，OpenCV在使用过程中更为简单易用。以猫脸检测为例,Python在检测图像中的猫脸时使用OpenCV和numpy这两个库文件即可进行图像检测。2.选择合适的分类器利用OpenCV库进行图像检测，需要构建一个分类器。分类器的作用是根据训练好的数据集，判断被检测图像中的物体与该数据集是否同属一类，如人脸、猫脸、车牌等分类器。OpenCV库的设计者是通过xml文件来实现的，用不同的xml文件来完成相应的检测功能，如果需要检测其他不同的物体，可以使用相应的库来训练出对应的xml文件。三、利用计算机视觉库检测图像1.程序流程 Python在使用OpenCV库进行猫脸检测时需要遵循一定的流程才能顺利地进行读取图片、处理图像和显示图像等操作。具体流程:导入OpenCV库→加载图片→转换成灰度图→选择分类器→加载分类器→绘制提示框→显示图片2.程序实现 将资料包中“猫脸检测.py”文件导入到海龟编辑器中，运行程序(如图3-17所示)，检测出“cat.jpg”中的猫脸并用方框进行标识，检测效果如图所示。四、人脸识别与安全人脸识别技术应用于金融支付、身份认证、小区安防、校园等诸多场景,给人们的生活带来不少便利。但与此同时，人脸数据等个人隐私数据信息也存在被过度分析和滥用的风险，数据安全不容忽视。一方面，人们享受了技术带来的便捷高效;另一方面,人脸识别缺少监管的应用也为公民个人信息泄露留下了安全隐患。在日常的信息活动中我们应该增强个人信息保护意识，适当提高我们对人脸识别、指纹识别等身份识别系统的安全性和隐私保护的警惕性。 学生听讲学生思考回答 通过讲授让学生了解本节课的重难点。
自主学习 修改如图 3-17所示程序中的imread( )、CascadeClassifier( )、detectMultiScale( )、rectangle()等函数中的参数，改变程序对“cat.jpg”文件的检测和显示效果。 学生讨论完成任务 学生体验到了编程的快乐，更加喜欢编程。
课堂小结 第二节 图像检测一、图像检测的过程二、计算机视觉库的调用 三、利用计算机视觉库检测图像四、人脸识别与信息安全
板书 第二节 图像检测一、图像检测的过程二、计算机视觉库的调用 三、利用计算机视觉库检测图像四、人脸识别与信息安全
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