import numpy as np 
 import cv2 
   
 # sınıflandırma için gerekli olan dosyalarımızı alıyoruz. bu dosyalar opencv/data/haarcascades #içinde mevcut 
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalcatface.xml') 
 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') 
   
 # tespit için resim yükleme işlemi 
 img = cv2.imread('faces.jpg') 
 # yüklenen resmin gri resme dönüştürülmesi 
 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
   
   
 #haarcacade yardımı ile yüzün tespiti 
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) 
   
 # yüzün tespti sonrası etrafının çevrilmesi işlemi 
 for (x, y, w, h) in faces: 
     img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) 
     roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] 
     roi_color = img[y:y+h, x:x+w] 
 # bulunan yüz içinde gözlerin tespiti ve etraflarının çizilmesi 
     eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) 
     for (ex,ey,ew,eh) in eyes: 
         cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) 
 # rekli resim üzerinde en son gösterim 
 cv2.imshow('img',img) 
 cv2.waitKey(0) 
 cv2.destroyAllWindows()