人脸对比是现在比较常用的功能，比如出租车司机人脸与司机驾照照片对比，门禁系统中进入者的人脸与人脸库中的人脸进行对比。要实现人脸对比，首先要实现的是人脸检测，在摄像头拍摄到的一张图片中，正确的检测到人脸的位置，并且将人脸提取出来。

1 原理先知

1.1 68点标定和OpenCV绘点

1.2 编码设计思路

1.3 OpenCV画图函数介绍

2 环境说明

3 实验内容

4 步骤详解

4.1 OpenCV实现人脸检测

4.2 人脸68点定位

1 原理先知

1.1 68点标定和OpenCV绘点

考虑到免费开源，OpenCV 就可以很好的实现这个功能。
这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml：haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。
同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定（利用OpenCV进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号）。

注：OpenCV人脸分类模型xml及Dlib人脸识别预测器下载地址
https://pan.baidu.com/s/1gZfYupoW9Zo_2lVV524cWA
提取码：w536

人脸68点定位工作内容主要以下两大块：68点标定和 OpenCV绘点

68点标定：dlib提供了训练好的模型，可以识别人脸的68个特征点
OpenCV绘点：画圆函数cv2.circle() 和输出字符串函数 cv2.putText()

1.2 编码设计思路

调用dlib库来进行人脸识别，调用预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”
进行68点标定存入68个点坐标
利用cv2.circle来画68个点
利用cv2.putText()函数来画数字1-68

1.3 OpenCV画图函数介绍

画圆 cv2.circle( img, (p1,p2), r, (255,255,255) )
img 图片对象
(p1,p2) 圆心坐标
r 半径
(255,255,255) 颜色数组
输出字符 cv2.putText( img,"test", (p1,p2), font, 4, (255,255,255), 2, cv2, LINE_AA )
img 图像对象
"test" 需要打印的字符 text（数字的话可以利用str()转成字符）
(p1,p2) 坐标 textOrg
font 表示字体 fontFace（注意这里 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX）
4 表示字号 fontScale
(255,255,255) 颜色数组
2 线宽 thickness
LINE_AA 线条种类 line_type；

关于颜色数组：(255,255,255), (蓝色，绿色，红色)，每个值都是0-255。比如：蓝色(255,0,0)，紫色(255,0,255)

2 环境说明

Linux Ubuntu 16.04
Python 3.6
PyCharm Community2018
Opencv-python 3.4.0.12

3 实验内容

使用haarcascade_frontalface_alt_tree.xml人脸分类模型检测人脸。
利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定，利用OpenCV进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号。

4 步骤详解

4.1 OpenCV实现人脸检测

首先将图片转换成灰色：使用 OpenCV 的 cvtColor() 转换图片颜色。

import cv2  filepath = "/data/opencv12/mv.jpg"
img = cv2.imread(filepath)
# 转换灰色，目的是在人脸检测时排除色彩的干扰
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示图像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("Image", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

之后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，本实验中使用的是 OpenCV 提供好的人脸分类模型 xml：haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。
Haar 特征分类器就是一个 XML 文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。
OpenCV中人脸检测使用的是 detectMultiScale函数。它可以检测出图片中所有的人脸，并将人脸用vector保存各个人脸的坐标、大小（用矩形表示）。

# 加载OpenCV人脸识别分类器
face_detector = cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
# 调用函数识别人脸
faceRects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))

最后在图片上画矩形：使用 OpenCV 的 rectangle() 绘制矩形。

color = (0, 255, 0)
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 # x、y表示坐标；w、h表示矩形宽和高  # 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)

OpenCV实现人脸检测完整代码如下：

import cv2  filepath = "/data/opencv12/mv.jpg"
img = cv2.imread(filepath)
cv2.imshow("original", img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    classifier = cv2.CascadeClassifier("/data/opencv12/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
faceRects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))  color = (0, 255, 0)
if len(faceRects):    for faceRect in faceRects:    x, y, w, h = faceRect   cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)  cv2.circle(img, (x + w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),color)  cv2.circle(img, (x + 3 * w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),color)  cv2.rectangle(img, (x + 3 * w // 8, y + 3 * h // 4),(x + 5 * w // 8, y + 7 * h // 8), color)  cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV实现人脸检测运行结果如下所示。

4.2 人脸68点定位

除了使用 OpenCV 实现人脸检测之外，也可以借助比 OpenCV 更加精准的图片人脸检测 Dlib 库实现人脸 68 点定位。

首先导入需要调用的库。

import dlib                     #人脸识别的库dlib
from PIL import Image           #图像处理的库PIL
import numpy as np              #数据处理的库numpy
import cv2                      #图像处理的库OpenCv

之后读取图片，并将图片转换为灰度图。

path = "/data/opencv12/mv.jpg"
img = cv2.imread(path)
cv2.imshow("original", img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来读取训练模型，就可以检测脸部 68 特征点。

# 人脸分类器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 获取人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor("/data/opencv12/shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

最后在人脸上遍历所有检测点并打上标注,并标注 1-68 数字。

rects = detector(gray, 0)
for i in range(len(rects)):  landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img, rects[i]).parts()]) # 寻找人脸的68个标定点  # 遍历所有点，打印出其坐标，并圈出来,并标注1-68数字  for idx, point in enumerate(landmarks):  pos = (point[0, 0], point[0, 1])  # 利用cv2.circle给每个特征点画一个圈，共68个  cv2.circle(img, pos, 3, color=(0, 255, 0))  # 利用cv2.putText输出1-68  font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX  cv2.putText(img, str(idx+1), pos, font, 0.3, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)

人脸68点定位完整代码如下：

import cv2
import dlib
import numpy as np
path = "/data/opencv12/mv.jpg"
img = cv2.imread(path)
cv2.imshow("original", img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("/data/opencv12/shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
rects = detector(gray, 0)
for i in range(len(rects)):  landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img, rects[i]).parts()])  for idx, point in enumerate(landmarks):  pos = (point[0, 0], point[0, 1])  cv2.circle(img, pos, 3, color=(0, 255, 0))  font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX  cv2.putText(img, str(idx+1), pos, font, 0.3, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("imgdlib", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

人脸68点定位运行结果如下所示。
可以发现，dlib检测到人脸包括双眼、鼻子、嘴巴在内并用68点标注过的图片如下所示，并可以精准的定位检测人脸。

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END

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