OpenCV 简单的人脸识别

OpenCV中自带已训练好的检测器，包括面部，眼睛，猫脸等，都保存在XML文件中，我们可以通过以下程序找到他们：

import cv2 as cv
print(cv.__file__)

找到的文件如下所示：

opencv中人脸识别的流程是：

读取图片，并转换成灰度图
实例化人脸和眼睛检测的分类器对象

# 实例化级联分类器
classifier =cv.CascadeClassifier( "haarcascade_frontalface_default.xml" )
# 加载分类器
classifier.load('haarcascade_frontalface_default.xml')

进行人脸和眼睛的检测

rect = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor, minNeighbors, minSize,maxsize)

参数：

Gray: 要进行检测的人脸图像
scaleFactor: 前后两次扫描中，搜索窗口的比例系数
minneighbors：目标至少被检测到minNeighbors次才会被认为是目标
minsize和maxsize: 目标的最小尺寸和最大尺寸

将检测结果绘制出来。

在图片中对人脸进行检测：

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt# 1.以灰度图的形式读取图片
img = cv.imread("img.png")
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 2.实例化OpenCV人脸和眼睛识别的分类器
face_cas = cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
face_cas.load('haarcascade_frontalface_default.xml')eyes_cas = cv.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml")
eyes_cas.load("haarcascade_eye.xml")# 3.调用识别人脸
faceRects = face_cas.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
for faceRect in faceRects:x, y, w, h = faceRect# 框出人脸 cv.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 3)# 4.在识别出的人脸中进行眼睛的检测roi_color = img[y:y+h, x:x+w]roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]eyes = eyes_cas.detectMultiScale(roi_gray)for (ex, ey, ew, eh) in eyes:cv.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)# 5. 检测结果的绘制
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)
plt.imshow(img[:, :, ::-1]),
plt.title('检测结果')
plt.xticks([]),
plt.yticks([])
plt.show()

在摄像头中对人脸进行检测：

import cv2 as cv# 1.读取摄像头
cap = cv.VideoCapture(0)# 2.在每一帧数据中进行人脸识别
while(cap.isOpened()):ret, frame = cap.read()if ret==True:gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 3.实例化OpenCV人脸识别的分类器face_cas = cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")face_cas.load('haarcascade_frontalface_default.xml')# 4.调用识别人脸faceRects = face_cas.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))for faceRect in faceRects:x, y, w, h = faceRect# 框出人脸cv.rectangle(frame, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 3)cv.imshow("frame", frame)if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 5. 释放资源
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

文件名	功能
haarcascade_lefteye_2splits.xml	可用来检测睁开或闭着的眼睛
haarcascade_eye.xml	可用来检测睁开或闭着的眼睛
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml	仅在带被检测者戴眼镜时方可检测
haarcascade_frontalcatface	猫脸检测
haarcascade_frontalcatface_extended	猫脸检测
haarcascade_smile	微笑检测
haarcascade_upperbody	人体上半部分检测
haarcascade_russian_plate_number.xml	俄罗斯车牌识别
haarcascade_righteye_2splits	用于进行人脸和人眼检测
haarcascade_profileface	侧脸检测
haarcascade_lowerbody	身体下半部分检测
licence_plate_rus_16stages	俄罗斯汽车牌照检测
haarcascade_fullbody	人体全身检测
haarcascade_frontalface_default	人脸识别
haarcascade_frontalface_alt2	人脸识别
haarcascade_frontalface_alt_tree	人脸识别
haarcascade_frontalface_alt.xml	人脸识别

haarcascade_frontalface_default.xml下载：
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import timecap = cv2.VideoCapture(0)
ret = cap.set(3, 640)  # 设置帧宽
ret = cap.set(4, 480)  # 设置帧高
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX  # 设置字体样式
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Desktop/haarcascade_frontalface_default.xml')class FaceDetector():def __init__(self):self.start_video()def api_init(self):print("process start")def start_video(self):while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()src = frame.copy()result = frame.copy()gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)for (x, y, w, h) in faces:result = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)if faces is not None:if len(faces) == 1:(fx, fy, fw, fh) = faces[0]target_face_x = fx + fw / 2offset_x = target_face_x - 640 / 2offset_x = -offset_xcv2.imshow("result", result)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':face_detector = FaceDetector()

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OpenCV 简单的人脸识别

在图片中对人脸进行检测：

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