利用OpenCV实现一个简单的实时人脸检测项目并显示FPS

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在本期中，我将利用OpenCV实现一个简单的人脸识别，其中我们用到的权重文件，大家自行下载

效果：

我们本期主要用的是cv2.detectMultiScale()这个函数，cv2.detectMultiScale是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。

Haar特征

Haar特征是一种反映图像的灰度变化，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种矩形框组合成特征模板，在特征模板内用黑色矩形像素和减去白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。
例如：脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对一些简单的图形结构，如边缘、线段较敏感，所以只能描述在特定方向（水平、垂直、对角）上有明显像素模块梯度变化的图像结构。

如果对Haar特征感兴趣的同学，可以阅读此文章。

函数介绍

detectMultiScale(image,scaleFactor,minNeighbors,minSize,maxSize)

参数

image：表示的是要检测的输入图像
scaleFactor：为每一个图像尺度中的尺度参数，默认值为1.1。scaleFactor参数可以决定两个不同大小的窗口扫描之间有多大的跳跃，这个参数设置的大，则意味着计算会变快，但如果窗口错过了某个大小的人脸，则可能丢失物体。
minNeighbors：参数为每一个级联矩形应该保留的邻近个数，默认为3。minNeighbors控制着误检测，默认值为3表明至少有3次重叠检测，才认为人脸确实存。
minSize：为目标的最小尺寸，低于minSize不会被检测出来
maxSize：为目标的最大尺寸，高于maxSize不会检测出来

整体代码：

import time
import cv2# 获取摄像头cap = cv2.VideoCapture(1) # 返回当前时间戳start_time = time.time()  counter = 0# 设置分类器classfier = cv2.CascadeClassifier("D:\\openCV\\haarcascade_frontalface_alt2.xml")while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()# 将图像转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#  检测视频中所有的人脸faceRects = classfier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))# 检测到人脸进行画框if len(faceRects) > 0:  for faceRect in faceRects:  x, y, w, h = faceRect# 对每一个检测到的人脸区域绘制检测方框cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), (188,143,143), 2)  # 按q结束显示if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord("q"):breakcounter += 1#计算帧数#实时显示帧数if (time.time() - start_time) != 0:cv2.putText(frame, "FPS {0}".format(float('%.1f' % (counter / (time.time() - start_time)))), (100, 50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (30,144,255),3)          # 显示图像cv2.imshow('frame', frame)# 释放资源cap.release()cv2.destroyAllWindows()由于篇幅其中大多参数以及相关的一些代码，还需大家仔细揣摩。欢迎大家交流

效果如下：

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