总结

面试建议是，一定要自信，敢于表达，面试的时候我们对知识的掌握有时候很难面面俱到，把自己的思路说出来，而不是直接告诉面试官自己不懂，这也是可以加分的。

以上就是蚂蚁技术四面和HR面试题目，以下最新总结的最全，范围包含最全MySQL、Spring、Redis、JVM等最全面试题和答案，仅用于参考

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效果：

效果可以看出这个效果并不是很好。

三、Haar级联结合摄像头

代码：（还是用的前面得xml）

# coding=gbk
"""
摄像头人脸识别
作者：川川
@时间  : 2021/9/5 17:15
Haar级联结合摄像头
"""
import cv2

#创建新的cam对象
cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)
#初始化人脸识别器（默认的人脸haar级联）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade\_frontalface\_default.xml')

while True:
    # 从摄像头读取图像
    _, image = cap.read()
    # 转换为灰度
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 检测图像中的所有人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(image_gray, 1.3, 5)
    # 为每个人脸绘制一个蓝色矩形
    for x, y, width, height in faces:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), color=(255, 0, 0), thickness=2)
    cv2.imshow("image", image)
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

效果：

四、使用SSD的人脸检测

代码：

# coding=gbk
"""
图片人脸识别
作者：川川
@时间  : 2021/9/5 17:22
"""
import cv2
import numpy as np
# 下载链接：https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/dnn/face\_detector/deploy.prototxt
prototxt_path = r"./deploy.prototxt.txt"
# 下载链接：https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv\_3rdparty/dnn\_samples\_face\_detector\_20180205\_fp16/res10\_300x300\_ssd\_iter\_140000\_fp16.caffemodel
model_path =r"./res10\_300x300\_ssd\_iter\_140000\_fp16.caffemodel"
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, model_path)
image = cv2.imread("2.jpg")
h, w = image.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300),(104.0, 177.0, 123.0))
model.setInput(blob)
output = np.squeeze(model.forward())
font_scale = 1.0
for i in range(0, output.shape[0]):
    confidence = output[i, 2]
    if confidence > 0.5:
        box = output[i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
        start_x, start_y, end_x, end_y = box.astype(np.int)
        cv2.rectangle(image, (start_x, start_y), (end_x, end_y), color=(255, 0, 0), thickness=2)
        cv2.putText(image, f"{confidence\*100:.2f}%", (start_x, start_y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale, (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite("beauty\_detected.jpg", image)

效果：

我们可以看到现在的识别效果非常好了。

五、 SSD结合摄像头人脸检测

代码：

# coding=gbk
"""
作者：川川
@时间  : 2021/9/5 17:26
SSD结合摄像头的人脸检测
"""
import cv2
import numpy as np
prototxt_path = "deploy.prototxt.txt"
model_path = "res10\_300x300\_ssd\_iter\_140000\_fp16.caffemodel"
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, model_path)
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    _, image = cap.read()
    h, w = image.shape[:2]
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
    model.setInput(blob)
    output = np.squeeze(model.forward())
    font_scale = 1.0
    for i in range(0, output.shape[0]):
        confidence = output[i, 2]
        if confidence > 0.5:
            box = output[i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
            start_x, start_y, end_x, end_y = box.astype(np.int)
            cv2.rectangle(image, (start_x, start_y), (end_x, end_y), color=(255, 0, 0), thickness=2)
            cv2.putText(image, f"{confidence\*100:.2f}%", (start_x, start_y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale, (255, 0, 0), 2)
    cv2.imshow("image", image)
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

效果：

可以发现SSD效果特别好！

最后

由于篇幅限制，小编在此截出几张知识讲解的图解

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