python基于opencv實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別
將opencv中haarcascade_frontalface_default.xml文件下載到本地,我們調(diào)用它輔助進(jìn)行人臉識(shí)別。
識(shí)別圖像中的人臉
#coding:utf-8 import cv2 as cv # 讀取原始圖像 img = cv.imread('face.png') # 調(diào)用熟悉的人臉分類器 識(shí)別特征類型 # 人臉 - haarcascade_frontalface_default.xml # 人眼 - haarcascade_eye.xml # 微笑 - haarcascade_smile.xml face_detect = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 檢查人臉 按照1.1倍放到 周圍最小像素為5 face_zone = face_detect.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) print ('識(shí)別人臉的信息:',face_zone) # 繪制矩形和圓形檢測(cè)人臉 for x, y, w, h in face_zone: # 繪制矩形人臉區(qū)域 thickness表示線的粗細(xì) cv.rectangle(img, pt1=(x, y), pt2=(x+w, y+h),color=[0,0,255], thickness=2) # 繪制圓形人臉區(qū)域 radius表示半徑 cv.circle(img, center=(x+w//2, y+h//2), radius=w//2, color=[0,255,0], thickness=2) # 設(shè)置圖片可以手動(dòng)調(diào)節(jié)大小 cv.namedWindow("Easmount-CSDN", 0) # 顯示圖片 cv.imshow("Easmount-CSDN", img) # 等待顯示 設(shè)置任意鍵退出程序 cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
注意,此算法只能檢測(cè)正臉,并且任何算法都有一定的準(zhǔn)確率。如上圖所示,圖像中有一處被錯(cuò)誤地檢測(cè)為人臉。
CascadeClassifier:
是OpenCV中人臉檢測(cè)的一個(gè)級(jí)聯(lián)分類器,既可以使用Haar,也可以使用LBP特征。以Haar特征分類器為基礎(chǔ)的對(duì)象檢測(cè)技術(shù)是一種非常有效的技術(shù)。它是基于機(jī)器學(xué)習(xí)且使用大量的正負(fù)樣本訓(xùn)練得到分類器。
Haar-like矩形特征:
是用于物體檢測(cè)的數(shù)字圖像特征。這類矩形特征模板由兩個(gè)或多個(gè)全等的黑白矩形相鄰組合而成,而矩形特征值是白色矩形的灰度值的和減去黑色矩形的灰度值的和,矩形特征對(duì)一些簡(jiǎn)單的圖形結(jié)構(gòu),如線段、邊緣比較敏感。如果把這樣的矩形放在一個(gè)非人臉區(qū)域,那么計(jì)算出的特征值應(yīng)該和人臉特征值不一樣,所以這些矩形就是為了把人臉特征量化,以區(qū)分人臉和非人臉。
LBP:
是一種特征提取方式,能提取出圖像的局部的紋理特征,最開始的LBP算子是在3X3窗口中,取中心像素的像素值為閥值,與其周圍八個(gè)像素點(diǎn)的像素值比較,若像素點(diǎn)的像素值大于閥值,則此像素點(diǎn)被標(biāo)記為1,否則標(biāo)記為0。這樣就能得到一個(gè)八位二進(jìn)制的碼,轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制即LBP碼,于是得到了這個(gè)窗口的LBP值,用這個(gè)值來(lái)反映這個(gè)窗口內(nèi)的紋理信息。LBPH是在原始LBP上的一個(gè)改進(jìn),在opencv支持下我們可以直接調(diào)用函數(shù)直接創(chuàng)建一個(gè)LBPH人臉識(shí)別的模型。比如:cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()。
detectMultiScale:
檢測(cè)人臉?biāo)惴ǎ鋮?shù):
– image表示要檢測(cè)的輸入圖像
– objects表示檢測(cè)到的人臉目標(biāo)序列
– scaleFactor表示每次圖像尺寸減小的比例
– minNeighbors表示每一個(gè)目標(biāo)至少要被檢測(cè)到3次才算是真的目標(biāo),因?yàn)橹車南袼睾筒煌拇翱诖笮《伎梢詸z測(cè)到人臉
– minSize表示目標(biāo)的最小尺寸
– maxSize表示目標(biāo)的最大尺寸
識(shí)別視頻中的人臉
將視頻中每一幀圖像取出,進(jìn)行圖像人臉識(shí)別,標(biāo)記識(shí)別到的人臉,顯示每一幀圖像。
#coding:utf-8 import cv2 as cv import numpy as np # 加載視頻 cap = cv.VideoCapture('wang.mp4') # 調(diào)用熟悉的人臉分類器 識(shí)別特征類型 # 人臉 - haarcascade_frontalface_default.xml # 人眼 - haarcascade_eye.xm # 微笑 - haarcascade_smile.xml face_detect = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 讀取視頻片段 flag, frame = cap.read() if flag == False: break # 灰度處理 gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 檢查人臉 按照1.1倍放到 周圍最小像素為5 face_zone = face_detect.detectMultiScale(gray, scaleFactor = 1.5, minNeighbors = 8) # 繪制矩形和圓形檢測(cè)人臉 for x, y, w, h in face_zone: cv.rectangle(frame, pt1 = (x, y), pt2 = (x+w, y+h), color = [0,0,255], thickness=2) cv.circle(frame, center = (x + w//2, y + h//2), radius = w//2, color = [0,255,0], thickness = 2) # 顯示圖片 cv.imshow('video', frame) # 設(shè)置退出鍵和展示頻率 if ord('q') == cv.waitKey(25): break # 釋放資源 cv.destroyAllWindows() cap.release()
識(shí)別攝像頭中的人臉
#coding:utf-8 import cv2 as cv # 識(shí)別電腦攝像頭并打開 cap = cv.VideoCapture(0) # 調(diào)用熟悉的人臉分類器 識(shí)別特征類型 # 人臉 - haarcascade_frontalface_default.xml # 人眼 - haarcascade_eye.xm # 微笑 - haarcascade_smile.xml face_detect = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 讀取視頻片段 flag, frame = cap.read() if flag == False: break # 灰度處理 gray = cv.cvtColor(frame, code=cv.COLOR_BGR2GRAY) # 檢查人臉 按照1.1倍放到 周圍最小像素為5 face_zone = face_detect.detectMultiScale(gray, scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 5) # 繪制矩形和圓形檢測(cè)人臉 for x, y, w, h in face_zone: cv.rectangle(frame, pt1 = (x, y), pt2 = (x+w, y+h), color = [0,0,255], thickness=2) cv.circle(frame, center = (x + w//2, y + h//2), radius = w//2, color = [0,255,0], thickness = 2) # 顯示圖片 cv.imshow('video', frame) # 設(shè)置退出鍵和展示頻率 if ord('q') == cv.waitKey(40): break # 釋放資源 cv.destroyAllWindows() cap.release()
以上就是python基于opencv實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python opencv 人臉識(shí)別的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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