前言

参考文章：
pythonopencv检测行人_【图像处理】使用OpenCV实现人脸和行人检测
Python如何实现行人识别-人体识别

本文主要讲述关于opencv官方提供的现成模型，采取Hog特征和SVM分类器的方式，实现对图片、视频进行人体/人脸的识别，并用不同颜色框出识别的矩形区域。
ps：测试图片源于网络，如有侵权，可私聊立删。

开发环境：pycharm-2020.1.5， python-3.8.5，opencv-python-4.5.4.58，opencv-4.2.0-vc14_vc15
cascade的xml数据路径：opencv\sources\data\haarcascades
相关数据用途可参考：使用OpenCV，Haar级联检测器进行面部、眼睛、嘴部检测

效果图

视频素材来自：https://wedistill.io/categories/people

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import cv2
import sys, os# 判断框中框
def is_inside(o, i):ox, oy, ow, oh = oix, iy, iw, ih = ireturn ox > ix and oy > iy and ox + ow < ix + iw and oy + oh < iy + ih# 框出人 传入图片 矩形参数 BGR
def draw_person(image, person, bgr):x, y, w, h = personcv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), bgr, 2)# 筛选识别出的人矩形数据
def screen_found(found):for ri, r in enumerate(found):for qi, q, in enumerate(found):if ri != qi and is_inside(r, q):breakelse:found_filtered.append(r)# 等比缩放 参考：https://blog.csdn.net/JulyLi2019/article/details/120720752
def resize_keep_aspectratio(image_src, dst_size):src_h, src_w = image_src.shape[:2]# print(src_h, src_w)dst_h, dst_w = dst_size# 判断应该按哪个边做等比缩放h = dst_w * (float(src_h) / src_w)  # 按照ｗ做等比缩放w = dst_h * (float(src_w) / src_h)  # 按照h做等比缩放h = int(h)w = int(w)if h <= dst_h:image_dst = cv2.resize(image_src, (dst_w, int(h)))else:image_dst = cv2.resize(image_src, (int(w), dst_h))h_, w_ = image_dst.shape[:2]# print(h_, w_)print('等比缩放完毕')return image_dst# cascade图片人体识别和绘制边框 参数 需要识别的图片 输出绘制的图片 xml路径 bgr颜色 目标的最小尺寸 目标的最大尺寸
def cascade_img_person_detect_draw(src_img, dst_img, xml_path, bgr, min_size, max_size):detector = cv2.CascadeClassifier(xml_path)# image表示的是要检测的输入图像# objects表示检测到的人脸目标序列# scaleFactor表示每次图像尺寸减小的比例# minNeighbors表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸)# flag 对于旧级联具有与函数cvHaarDetectObjects相同的含义。它不用于新的级联。# minSize为目标的最小尺寸# maxSize为目标的最大尺寸# found = detector.detectMultiScale(src_img)found = detector.detectMultiScale(src_img, 1.1, 3, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, (0, 0), (500, 500))# 筛选识别出的人矩形数据screen_found(found)for person in found_filtered:draw_person(dst_img, person, bgr)found_filtered.clear()print(xml_path + " 识别出:" + str(len(found)) + "个结果。")# 参考文章：https://blog.csdn.net/www_16302_com/article/details/103817612
# cascade视频人体识别和绘制边框 参数 需要识别的视频路径 xml路径 bgr颜色 目标的最小尺寸 目标的最大尺寸
# 按 Q 键退出函数
def cascade_video_person_detect_draw(video_path, xml_path, bgr, min_size, max_size):cap = cv2.VideoCapture(video_path)# 告诉OpenCV使用什么识别分类器classfier = cv2.CascadeClassifier(xml_path)while cap.isOpened():# 读取一帧数据ret, frame = cap.read()# 抓取不到视频帧，则退出循环if not ret:break# 显示方向frame = cv2.flip(frame, 1)# 将当前帧转换成灰度图像grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测结果# 第一个参数是灰度图像# 第而个参数scaleFactor表示每次图像尺寸减小的比例# 第三个参数是人脸检测次数，设置越高，误检率越低，但是对于迷糊图片，我们设置越高，越不易检测出来# minSize为目标的最小尺寸# maxSize为目标的最大尺寸found = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=min_size, maxSize=max_size)# 框出识别结果if len(found) > 0:for foundRect in found:x, y, w, h = foundRectcv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), bgr, 1)# 显示图像cv2.imshow('person detection', frame)# 键盘Q键结束c = cv2.waitKey(10)if c & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头并销毁所有窗口cap.release()cv2.destroyAllWindows()print("视频识别结束。")# 读取图片，修改为自己的路径即可
img = cv2.imread("img/people_detection/4.jpg")
# 等比缩放至500*500
img = resize_keep_aspectratio(img, [500, 500])
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 存储所有识别出的坐标集
found_filtered = []hog = cv2.HOGDescriptor()
# 加载SVM模型 行人识别
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())# 对图像进行多尺度目标检测 返回检测到区域的坐标
found, w = hog.detectMultiScale(gray)
# print(found)# 筛选识别出的人矩形数据
screen_found(found)# 在原图上绘出识别出的所有矩形 蓝色
for person in found_filtered:draw_person(img, person, (255, 0, 0))# 清空列表
found_filtered.clear()print("HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector 识别出:" + str(len(found)) + "个结果。")# 正脸识别 绿色
cascade_img_person_detect_draw(gray, img, "data/haarcascade_frontalface_default.xml", (0, 255, 0), (0, 0), (500, 500))# 侧脸识别 红色
cascade_img_person_detect_draw(gray, img, "data/haarcascade_profileface.xml", (0, 0, 255), (0, 0), (500, 500))# 全身识别 青色
cascade_img_person_detect_draw(gray, img, "data/haarcascade_fullbody.xml", (255, 255, 0), (0, 0), (500, 500))# 上半身识别 洋红
cascade_img_person_detect_draw(gray, img, "data/haarcascade_upperbody.xml", (255, 0, 255), (0, 0), (500, 500))# 下半身识别 黄色
cascade_img_person_detect_draw(gray, img, "data/haarcascade_lowerbody.xml", (0, 255, 255), (0, 0), (500, 500))cv2.imshow("people detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()# 视频素材来自：https://wedistill.io/categories/people
# 参数 需要识别的视频路径 xml路径 bgr颜色 目标的最小尺寸 目标的最大尺寸
cascade_video_person_detect_draw("video/1.mp4", "data/haarcascade_upperbody.xml", (0, 255, 0), (50, 50), (1000, 3000))

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python opencv 人体/人脸识别简易demo

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