关于人脸检测的说明
本文代码使用了opencv自带的人脸检测算法和mtcnn算法，mtcnn有明显的优势，检测成功率基本维持在100%，而且人脸各角度都可以检测成功，所以建议使用mtcnn来进行人脸检测，电脑cpu也可以流畅运行。
需要提前配置的环境：python + opencv + tensorflow
关于mtcnn的介绍，请参见压缩包中的电子书
代码结构说明
detect_face.py定义了mtcnn模型det 1-3.npy是预训练好的模型，所以不用再对mtcnn进行训练detect 1-3.py是三种实现方式，下面一一介绍
代码演示
detect1.py
使用mtcnn对一张图片进行检测，效果如下：
detect2.py
使用opencv自带的HAAR进行实时人脸检测，当人脸倾斜时无法检测到，效果如下：
detect3.py
使用MTCNN进行实时人脸检测，无论人脸各个角度，都可以检测到，效果如下：
代码地址
注意：github地址中没有mtcnn的预训练模型，需要自己下载，百度云是完整的