文章来源：淘论文网   发布者：毕业设计

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请确保用的是 OpenCV v2

你需要一个网络摄像头

OpenCV

OpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。

它使用机器学习算法在图像中查询人的面部。对于人脸这么复杂的东西，并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论，而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务，每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。

对于类似于人脸的对象，你或许需要不少于 6000 个分类器，每一个都需要成功匹配(当然，有容错率)，才能检测出人脸。但这有一个问题：对于人脸识别，算法从左上角开始计算一个个数据块，不停问“这是张脸吗”。每个数据块有超过 6000 个检测，加起来的计算量会达到数百万级别，计算机很可能会让你等得花儿都谢了。

OpenCV 使用 cascades 来避免这种情况。Cascade 是什么？最佳答案已经在字典里了：一条瀑布或者连续瀑布。

好比连续瀑布，OpenCV cascade 把人脸检测问题分解为好几步。对于每个数据块，它都进行一个粗略、快速的检测。若通过，开题报告，会再进行一个更仔细的检测，以此不断类推。该算法有 30 到 50 个这样的阶段，或者说 cascade。只有通过全部阶段，算法才会判断检测到人脸。这样做的好处是：大多数图形都会在头几步就产生否定反馈，算法因而不需要在它上面测试所有 6000 个特征，大大节省了时间。相对于“正常流程”耗费数个小时，开题报告，这可以实时实现人脸检测。

实践中的 Cascade

它的理论也许听起来很复杂，实际操作起来其实是很简单的。这些 cascades 只是一系列包含 OpenCV 数据的 XML 文件。你用想要的 cascade 初始化代码，它自会替你做你想要的事。

由于人脸识别的普遍性，OpenCV 有一系列能检测各种东西的内置 cascade，从眼睛到手到腿都可以检测。甚至还有针对非人体物体的 cascade。比如说，如果你经营一家卖香蕉的水果店，想要监测偷香蕉的人，就有一个家伙开发了一个针对这一场景的算法！

安装 OpenCV

首选，你需要找到对应你的操作系统的正确设置文件。

我发现，安装 OpenCV 是最难的一个环节。如果你遇到奇怪的、无法解释的错误，有可能是库崩溃了、32 与 64 比特的兼容问题等等。个人经验是，只用 Linux 虚拟机，从头安装 OpenCV 最简单。

安装好之后，你可以开启一个 Python 会话，敲出下面的代码，来测试它是否能工作：

$ python

>>> import cv2

>>>

如果没弹出任何错误，你就可以到下个环节了。

理解代码

源代码可在资源库下载。记得拿好 face_detect.py 文本、abba.png 图片以及 haarcascade_frontalface_default.xml。下面，我把代码分解开来。

# Get user supplied values

imagePath = sys.argv[1]

cascPath = sys.argv[2]

将图片和 cascade 名字作为命令行参数传入。我们会用 Abba 图片和 OpenCV 提供的默认 cascade 来人脸检测。

# Create the haar cascade

faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

现在，我们创建一个 cascade，并用人脸 cascade 初始化。这把人脸 cascade 导入内存，所以它随时可以使用。记住，该 cascade 只是一个包含人脸检测数据的 XML 文件。

# Read the image

image = cv2.imread(imagePath)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

读取图片把它转化到灰度格式。

# Detect faces in the image

faces = faceCascade.detectMultiScale(

gray,

scaleFactor=1.1,

minNeighbors=5,

minSize=(30, 30),

flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE

)

该函数做的就是检测人脸，是代码中心部分。所以，我们来过一遍选项。

DetectMultiScale 函数是一个检测物体的通用函数。我们在人脸 cascade 上调用它，它检测的就是人脸。第一个选项是灰度图片。

第二个是 scaleFactor。有的人脸离镜头近，会比其他人脸更大。ScaleFactor 对此进行补偿。

检测算法使用移动窗口来检测物体。在系统宣布检测到人脸之前，minNeighbors 会对当前其周围有多少物体进行定义。MinSize 给出每个窗口的大小。

我用的是这些领域的常用值。现实中，你会拿不同的值试验窗口尺码、扩展因素等参数，直到找出最比较合适的那一个。

当该函数认为它找到一张人脸时，会返回一个矩形列表。下一步，我们会进行循环，直到它认为检测出了什么。

print 'Found {0} faces!'.format(len(faces))

# Draw a rectangle around the faces

for (x, y, w, h) in faces:

cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

该函数返回四个值：矩形的 x 和 y 坐标，以及它的高和宽。我们用这些值和内置的 rectangle() 函数，画出矩阵。

cv2.imshow('Faces found' ,image)

cv2.waitKey(0)

最后，我们显示该模型，等会员摁下按键。

检验结果

用 Abba 来检验。

$ python face_detect.py abba.png haarcascade_frontalface_default.xml

没有问题，试试另一张照片。

那两个东西不是脸，我们再试一次。我调整了参数，发现把 scaleFactor 调成 1.2 能去除错误检测。

#p#分页标题#e#

发生了什么？第一张图片由高清摄像机近距离拍摄，第二章拍摄距离相对更远，而且可能是用手机拍的。这就是需要调整 scaleFactor 的原因。正如我说的，你需要按照实际场景设置算法，避免假正例。

，由于这基于机器学习，结果永远不会 100% 精确。大多数情况下，你会得到不错的结果。但算法偶尔会失误。