基于python3+OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉和眼睛識(shí)別
基于python3+OpenCV的人臉和眼睛識(shí)別,供大家參考,具體內(nèi)容如下
一、OpenCV人臉檢測(cè)的xml文件下載
人臉檢測(cè)和眼睛檢測(cè)要用到haarcascade_eye.xml和haarcascade_frontalface_default.xml這兩個(gè)文件,這兩個(gè)文件可以在OpenCV的官網(wǎng)下載,具體下載方法如下:
1、打開要下載的xml文件,如下圖:
2、點(diǎn)擊Raw:
3、在新打開的網(wǎng)頁(yè)中右擊,選擇另存為,最后保存就可以了。
二、人臉檢測(cè)文件的導(dǎo)入以及圖片的處理
接下來就可以在代碼中載入剛才下載的兩個(gè)xml文件,再將要識(shí)別的圖片進(jìn)行灰度處理了,代碼如下:
import cv2 # 載入人臉識(shí)別和眼睛識(shí)別的兩個(gè)xml文件 face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') # 載入圖片 img = cv2.imread('face.jpg') cv2.imshow('src', img) # 灰度處理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
我們用到的原圖如下:
三、人臉識(shí)別并用方框顯示人臉位置
利用face_xml.detectMultiScale()方法識(shí)別出人臉的位置,并利用cv2.rectangle()繪制方框,具體代碼如下:
# 人臉識(shí)別 face = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 2) # 參數(shù):1、灰度圖片, 2、縮放比例, 3、閾值 print("這張圖片中有%d張人臉" % len(face)) # 繪制出識(shí)別到的人臉 for (x, y, w, h) in face: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 繪制人臉方框 cv2.imshow('dst', img) cv2.waitkey(0)
識(shí)別的效果如下:
四、眼睛識(shí)別并用方框顯示眼睛位置
和人臉識(shí)別類似,不過眼睛識(shí)別是在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上再進(jìn)行識(shí)別的,所以將人臉的圖片進(jìn)行灰度化處理,再識(shí)別,代碼如下:
# 在人臉的基礎(chǔ)上識(shí)別眼睛 face_gray = gray[y:y+h, x:x+w] face_color = img[y:y+h, x:x+w] # 眼睛識(shí)別 eyes = eye_xml.detectMultiScale(face_gray) print("在這張臉上有%d個(gè)眼睛" % len(eyes)) # 繪制出識(shí)別到的眼睛 for (e_x, e_y, e_w, e_h) in eyes: cv2.rectangle(face_color, (e_x, e_y), (e_x+e_w, e_y+e_h), (0, 255, 0), 2) # 繪制眼睛方框
五、源碼及效果
源碼如下:
# -*- coding: utf-8 -*- """ ------------------------------------------------- File Name: 03-face.py Description : 基于OpenCV的人臉和眼睛識(shí)別 Author : 小戀莫小哀 Email: xiaowen0392@qq.com date: 2019/6/2 ------------------------------------------------- Change Activity: 2019/6/2: ------------------------------------------------- """ __author__ = 'WWQ' import cv2 # 載入人臉識(shí)別和眼睛識(shí)別的兩個(gè)xml文件 face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') # 載入圖片 img = cv2.imread('face.jpg') cv2.imshow('src', img) # 灰度處理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 人臉識(shí)別 face = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 2) # 參數(shù):1、灰度圖片, 2、縮放比例, 3、閾值 print("這張圖片中有%d張人臉" % len(face)) # 繪制出識(shí)別到的人臉 for (x, y, w, h) in face: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 繪制人臉方框 # cv2.imshow('dst', img) # 在人臉的基礎(chǔ)上識(shí)別眼睛 face_gray = gray[y:y+h, x:x+w] face_color = img[y:y+h, x:x+w] # 眼睛識(shí)別 eyes = eye_xml.detectMultiScale(face_gray) print("在這張臉上有%d個(gè)眼睛" % len(eyes)) # 繪制出識(shí)別到的眼睛 for (e_x, e_y, e_w, e_h) in eyes: cv2.rectangle(face_color, (e_x, e_y), (e_x+e_w, e_y+e_h), (0, 255, 0), 2) # 繪制眼睛方框 cv2.imshow('dst', img) cv2.waitKey(0)
效果如下:
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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