图片人脸检测

人脸检测使用到的技术是OpenCV，上一节已经介绍了OpenCV的环境安装，点击查看.

功能展示

识别一种图上的所有人的脸，并且标出人脸的位置，画出人眼以及嘴的位置，展示效果图如下：

多张脸识别效果图：

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()

往期目录

视频人脸检测——Dlib版（六）
OpenCV添加中文（五）
图片人脸检测——Dlib版（四）
视频人脸检测——OpenCV版（三）
图片人脸检测——OpenCV版（二）
OpenCV环境搭建（一）
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