Python+OpenCV人脸识别技术详解

总在科幻电影里看到人脸识别，现在我们也可以编程来实现啦。哈哈~~
OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库–尽管也可以使用某些外部库。它还提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方

面的很多通用算法。

所以总体来说OpenCV的人脸检测功能在是很不错的。

效果图如下：

下面我们就用python + OpenCV实现人脸识别。

开发运行环境：
Centos5.5
OpenCV
python2.7
PIL

下面上代码：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-# face_detect.py# Face Detection using OpenCV. Based on sample code from:
# http://www.pythontab.com# Usage: python face_detect.pyimport sys, os
#引入opencv库中的相应组件
from opencv.cv import *
from opencv.highgui import *
#引入PIL库
from PIL import Image, ImageDraw
from math import sqrtdef detectObjects(image):#首先把图片转换为灰度模式，以便找到人脸位置grayscale = cvCreateImage(cvSize(image.width, image.height), 8, 1)cvCvtColor(image, grayscale, CV_BGR2GRAY)storage = cvCreateMemStorage(0)cvClearMemStorage(storage)cvEqualizeHist(grayscale, grayscale)cascade = cvLoadHaarClassifierCascade(\'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml\',cvSize(1,1))faces = cvHaarDetectObjects(grayscale, cascade, storage, 1.1, 2,CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(20,20))result = []for f in faces:result.append((f.x, f.y, f.x+f.width, f.y+f.height))return resultdef grayscale(r, g, b):return int(r * .3 + g * .59 + b * .11)def process(infile, outfile):image = cvLoadImage(infile);if image:faces = detectObjects(image)im = Image.open(infile)if faces:draw = ImageDraw.Draw(im)for f in faces:draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 255))im.save(outfile, "JPEG", quality=100)else:print "Error: cannot detect faces on %s" % infileif __name__ == "__main__":process(\'input.jpg\', \'output.jpg\')

代码到此结束，上面的例子看不懂，没关系，因为我们大量使用了库里面的函数和方法，如果看不懂，我们可以去网上查或者使用手册，只要借助这些看懂这段代码就ok，重要的是掌握其中的人脸识别实现思想

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