使用python实现人脸检测转载
原文地址:https://www.cnblogs.com/vipstone/p/8884991.html
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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
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 cv2filepath = "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 cv2filepath = "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 cv2filepath = "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()
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