繼昨天的實作。

1.把人臉辨識模型載入
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('face_dedect.xml')

2.faceRect = faceCascade.detectMultiScale(gary, 1.1, 3)
回傳為灰色矩形框框
(辨識的圖片,圖片縮小倍數,相鄰的框框最少幾個(數字越大越嚴謹,偵測到的臉越少)

3.print(len(faceRect)) 看偵測到幾張臉

今天先這樣，明天繼續。

今天進一步進行了人臉辨識的實作，首先將昨天準備好的模型face_detect.xml載入到OpenCV中，使用cv2.CascadeClassifier成功初始化了人臉檢測器。這一步是實作的核心之一，因為這個模型負責辨識圖片中的人臉。

接下來，我使用detectMultiScale方法對圖片進行了檢測，並設置了縮放倍數和相鄰框框的數量，這些參數決定了人臉檢測的精確度和範圍。圖片縮放倍數和相鄰框框的設定會直接影響到檢測的結果，因此對於不同的應用情境，可以調整這些參數來達到最佳的效果。

最後，透過print(len(faceRect))來檢查檢測到的人臉數量，這一步能夠有效地反饋檢測的準確性與穩定性。今天的實作讓我更深入地理解了人臉檢測的邏輯流程，並且通過實際操作明白了參數對結果的影響。

整體來說，今天的進展令人滿意，讓我對接下來的人臉辨識功能充滿期待。透過這些步驟，我更加熟悉了OpenCV在人臉檢測中的具體應用，接下來將繼續優化這部分的代碼並測試更多圖片。