在这篇文章中，我将向你展示如何编写一个检测猫脸的简单程序。在我的人脸检测帖子中，我演示了如何使用Python检测人脸。当我用图像测试代码时，我发现其中有些图像中有动物，但是我们创建的人脸检测模型并不能识别动物的面部，所以我想知道是否有一种方法可以在图像中检测动物的脸，于是我在互联网上做了一点研究，发现这是可能的，而且在Kaggle上找到了很多免费的数据集，里面有几百张图片。Kaggle是一个寻找免费数据集的好地方，他们也在组织数据科学竞赛，这是一个练习数据科学技能和向他人学习的好地方。不管怎样，回到我们的项目。我很高兴能在一个程序中结合人类和猫的面部检测模型，这样我们的机器可以学会区分人类和猫。这将是一个有趣的工作项目，我们开始吧！！库第一件事是文书工作。当你在机器学习项目中工作时，安装和导入库是必需的。我们将在这个项目中使用两个库，OpenCV和Pillow。OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应用程序。Pillow是一个强大的图像处理库。Pillow将作为“Pillow”安装，但是导入的时候使用PIL，它们是同一件事，别搞混了。OpenCV（opensourcecomputervision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV旨在为计算机视觉应用提供一个通用的基础设施，并加速机器感知在商业产品中的应用。作为一个BSD授权产品，OpenCV使企业很容易使用和修改代码。安装过程非常简单和容易。在终端窗口中编写以下代码行：pip install opencv－python pillow安装完成后，我们可以将其导入程序。import cv2 from PIL import ImageOpenCV已经包含了许多预先训练过的人脸、眼睛、微笑等分类器，这些XML文件存储在GitHub文件夹中。我们将使用猫面部检测和人脸检测模型。以下是链接：猫脸：https：／／raw．githubusercontent．com／opencv／opencv／master／data／haarcascades／haarcascade＿frontalcatface＿extended．xml人脸：https：／／raw．githubusercontent．com／opencv／opencv／master／data／haarcascades／haarcascade＿frontalface＿default．xml如果你有帐户，你可以从Github下载XML文件；如果没有，可以从上面的链接复制代码并粘贴到文本编辑器中并保存它们，我把它们叫做“catface＿detector．xml”和“humanface＿detector．xml”。将文件保存到文件夹后，让我们将它们加载到程序中。＃ Load the cascades catface＿cascade ＝ cv2．CascadeClassifier（＇catface＿detector．xml＇） humanface＿cascade ＝ cv2．CascadeClassifier（＇humanface＿detector．xml＇）图像在这一步中，你将选择要在测试代码中的图像。确保你有至少两张图片来检查你的程序的准确性。这些图像可以同时有人和猫，或者只是其中一个。如果你很难找到一个免费的图片集，可以使用我在Kaggle上找到的免费数据集（https：／／www．kaggle．com／tongpython／cat－and－dog）。请随时下载和使用这个项目。以下是我将在我们的项目中使用的图像：
