人脸识别

本文主要讲如何利用opencv库进行人脸识别

1.Opencv简介

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了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。                 

——来自百度词条

2.python 安装Opencv库

pip install cv2

1

 

1

pip install cv2

3.开始前的准备：

    3.1 准备一张图片 网上随便下载一张

    3.2 人脸模型数据 

            安装完cv2后，可直接在本地磁盘中找到 例如：D:\Anaconda\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt.xml

4.开始

"""捕捉图片"""
#导入库
import cv2
#加载图片
img = cv2.imread('timg.jpg')
#加载人脸模型
face=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
#调整灰度
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
#识别人脸
faces=face.detectMultiScale(gray)
#命名窗口
cv2.namedWindow("test")
#显示图片
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
cv2.imshow('test2',img)
#暂停运行 0代表一直暂停
cv2.waitKey(0)
#关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

21

 

1

"""捕捉图片"""

2

#导入库

3

import cv2

4

#加载图片

5

img = cv2.imread('timg.jpg')

6

#加载人脸模型

7

face=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')

8

#调整灰度

9

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

10

#识别人脸

11

faces=face.detectMultiScale(gray)

12

#命名窗口

13

cv2.namedWindow("test")

14

#显示图片

15

for (x,y,w,h) in faces:

16

    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

17

cv2.imshow('test2',img)

18

#暂停运行 0代表一直暂停

19

cv2.waitKey(0)

20

#关闭所有窗口

21

cv2.destroyAllWindows()

调整灰度是为了减少计算量

核心代码：faces=face.detectMultiScale(gray)

参数为：需要识别的图片

返回值为：人脸识别结果的矩形框（x,y,w,h）

5.运行结果

6.调用摄像头进行人脸识别

"""捕捉视频"""
import cv2
captrue = cv2.VideoCapture(0)
face=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
cv2.namedWindow('人脸识别')
while True:
    ref,frame=captrue.read()
    gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    faces=face.detectMultiScale(gray)
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    cv2.imshow('人脸',frame)
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF==ord('q'):
        break
captrue.release()
cv2.destroyAllWindows()

16

 

1

"""捕捉视频"""

2

import cv2

3

captrue = cv2.VideoCapture(0)

4

face=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')

5

cv2.namedWindow('人脸识别')

6

while True:

7

    ref,frame=captrue.read()

8

    gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

9

    faces=face.detectMultiScale(gray)

10

    for (x,y,w,h) in faces:

11

        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

12

    cv2.imshow('人脸',frame)

13

    if cv2.waitKey(5) & 0xFF==ord('q'):

14

        break

15

captrue.release()

16

cv2.destroyAllWindows()

        调用摄像头识别的原理和识别图片是一样的，只是通过读取每一帧图片，识别结果后在展示出来罢了。

7.总结

以上是人脸识别的小例子，内容其实很少。

核心流程为：

载入模型 → 载入图片 → 识别图片 → 展示图片

    

来自为知笔记(Wiz)