人脸检测
人脸检测使用到的技术是 OpenCV, 上一节已经介绍了 OpenCV 的环境安装, 点击查看 https://github.com/vipstone/faceai/blob/master/doc/huanjingdajian.md .
https://github.com/vipstone/faceai/blob/master/doc/jiance.md#功能展示 功能展示
识别一种图上的所有人的脸, 并且标出人脸的位置, 画出人眼以及嘴的位置, 展示效果图如下:
多张脸识别效果图:
https://github.com/vipstone/faceai/blob/master/doc/jiance.md#技术实现思路 技术实现思路
图片转换成灰色 (去除色彩干扰, 让图片识别更准确)
图片上画矩形
使用训练分类器查找人脸
https://github.com/vipstone/faceai/blob/master/doc/jiance.md#具体实现代码 具体实现代码
图片转换成灰色
使用 OpenCV 的 cvtColor() 转换图片颜色, 代码如下:
- import cv2
- filepath = "img/xingye-1.jpg"
- img = cv2.imread(filepath)
- # 转换灰色
- gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- # 显示图像
cv2.imshow("Image", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
图片上画矩形
使用 OpenCV 的 rectangle() 绘制矩形, 代码如下:
- import cv2
- filepath = "img/xingye-1.jpg"
- img = cv2.imread(filepath) # 读取图片
- gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色
- x = y = 10 # 坐标
- w = 100 # 矩形大小 (宽, 高)
- color = (0, 0, 255) # 定义绘制颜色
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + w), color, 1) # 绘制矩形
cv2.imshow("Image", img) # 显示图像
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() # 释放所有的窗体资源
使用训练分类器查找人脸
在使用 OpenCV 的人脸检测之前, 需要一个人脸训练模型, 格式是 xml 的, 我们这里使用 OpenCV 提供好的人脸分类模型 xml, 下载地址: https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 可全部下载到本地, 本人存放的路径是: C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades.
完整实现代码:
- import cv2
- filepath = "img/xingye-1.jpg"
- img = cv2.imread(filepath) # 读取图片
- gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色
- # OpenCV 人脸识别分类器
- classifier = cv2.CascadeClassifier(
- "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"
- )
- color = (0, 255, 0) # 定义绘制颜色
- # 调用识别人脸
- faceRects = classifier.detectMultiScale(
- gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
- if len(faceRects): # 大于 0 则检测到人脸
- for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸
- x, y, w, h = faceRect
- # 框出人脸
- cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)
- # 左眼
- cv2.circle(img, (x + w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),
- color)
- #右眼
- cv2.circle(img, (x + 3 * w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),
- color)
- #嘴巴
cv2.rectangle(img, (x + 3 * w // 8, y + 3 * h // 4),
(x + 5 * w // 8, y + 7 * h // 8), color)
cv2.imshow("image", img) # 显示图像
c = cv2.waitKey(10)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
更多信息, 请关注我的 GitHub: https://github.com/vipstone/faceai
来源: https://www.cnblogs.com/vipstone/p/8884991.html