手把手教你如何用 OpenCV + Python 實現(xiàn)人臉識別

本文作者： AI研習(xí)社

2017-05-02 15:33

導(dǎo)語：如何實現(xiàn)人臉識別？

雷鋒網(wǎng)按：本文作者郭璞，原文載于作者個人博客，雷鋒網(wǎng)已獲授權(quán)。

下午的時候，配好了OpenCV的Python環(huán)境，OpenCV的Python環(huán)境搭建。于是迫不及待的想體驗一下opencv的人臉識別，如下文。

必備知識

Haar-like

Haar-like百科釋義。通俗的來講，就是作為人臉特征即可。

Haar特征值反映了圖像的灰度變化情況。例如：臉部的一些特征能由矩形特征簡單的描述，如：眼睛要比臉頰顏色要深，鼻梁兩側(cè)比鼻梁顏色要深，嘴巴比周圍顏色要深等。

opencv api

要想使用opencv，就必須先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便體現(xiàn)出來了。就本例而言，使用到的函數(shù)很少，也就普通的讀取圖片，灰度轉(zhuǎn)換，顯示圖像，簡單的編輯圖像罷了。

如下：

讀取圖片

只需要給出待操作的圖片的路徑即可。

import cv2
image = cv2.imread(imagepath)

灰度轉(zhuǎn)換

灰度轉(zhuǎn)換的作用就是：轉(zhuǎn)換成灰度的圖片的計算強度得以降低。

import cv2
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

畫圖

opencv 的強大之處的一個體現(xiàn)就是其可以對圖片進行任意編輯，處理。
下面的這個函數(shù)最后一個參數(shù)指定的就是畫筆的大小。

import cv2
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)

顯示圖像

編輯完的圖像要么直接的被顯示出來，要么就保存到物理的存儲介質(zhì)。

import cv2
cv2.imshow("Image Title",image)

獲取人臉識別訓(xùn)練數(shù)據(jù)

看似復(fù)雜，其實就是對于人臉特征的一些描述，這樣opencv在讀取完數(shù)據(jù)后很據(jù)訓(xùn)練中的樣品數(shù)據(jù)，就可以感知讀取到的圖片上的特征，進而對圖片進行人臉識別。

import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

里賣弄的這個xml文件，就是opencv在GitHub上共享出來的具有普適的訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)。我們可以直接的拿來使用。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)參考地址：

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

探測人臉

說白了，就是根據(jù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來對新圖片進行識別的過程。

import cv2
# 探測圖片中的人臉
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)

我們可以隨意的指定里面參數(shù)的值，來達到不同精度下的識別。返回值就是opencv對圖片的探測結(jié)果的體現(xiàn)。

處理人臉探測的結(jié)果

結(jié)束了剛才的人臉探測，我們就可以拿到返回值來做進一步的處理了。但這也不是說會多么的復(fù)雜，無非添加點特征值罷了。

import cv2
print "發(fā)現(xiàn){0}個人臉!".format(len(faces))
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)

實例

有了剛才的基礎(chǔ)，我們就可以完成一個簡單的人臉識別的小例子了。

圖片素材

下面的這張圖片將作為我們的檢測依據(jù)。

手把手教你如何用 OpenCV + Python 實現(xiàn)人臉識別

人臉檢測代碼

# coding:utf-8
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
# __author__ = '郭璞'
# __date__ = '2016/9/5'
# __Desc__ = 人臉檢測小例子，以圓圈圈出人臉
import cv2
# 待檢測的圖片路徑
imagepath = r'./heat.jpg'

# 獲取訓(xùn)練好的人臉的參數(shù)數(shù)據(jù)，這里直接從GitHub上使用默認值
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

# 讀取圖片
image = cv2.imread(imagepath)
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 探測圖片中的人臉
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)

print "發(fā)現(xiàn){0}個人臉!".format(len(faces))

for(x,y,w,h) in faces:
# cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)

cv2.imshow("Find Faces!",image)
cv2.waitKey(0)

人臉檢測結(jié)果

輸出圖片：

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輸出結(jié)果：

D:\Software\Python2\python.exe E:/Code/Python/DataStructor/opencv/Demo.py
發(fā)現(xiàn)3個人臉!

詳情見：案例參考

總結(jié)

回顧一下，這次的實驗就是簡單的對opencv的常用的api的使用，重點在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的使用和人臉探測的處理。

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