python3__深度学习/机器学习__图像识别：OpenCV之级联分类器CascadeClassifier
1.理论说明
Haar-like矩形特征是用于物体检测的数字图像特征。这类矩形特征模板由两个或多个全等的黑白矩形相邻组合而成，而矩形特征值是白色矩形的灰度值的和减去黑色矩形的灰度值的和，矩形特征对一些简单的图形结构，如线段、边缘比较敏感。如果把这样的矩形放在一个非人脸区域，那么计算出的特征值应该和人脸特征值不一样，所以这些矩形就是为了把人脸特征量化，以区分人脸和非人脸。
以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术。它是基于机器学习的，使用大量的正负样本训练得到分类器。
2.重点函数
cv2.CascadeClassifier(path): 加载训练好的人脸识别分类器xml文件
cv2.CascadeClassifier(path).detectMultiScale(image, scaleFactor, minNeighbors): 检测并返回图像中的人脸矩阵列表
s.join(iterator): 以为分隔符链接迭代器中元素
shutil.move(src, dst, copy_function=copy2)：将图像src移动到dst,相当于linux中的mv命令
3.程序
def readPicSaveFace(sourcePath, targetPath, invalidPath, *suffix):
"""
从源路径中读取所有图片放入一个list，然后逐一进行检查，把其中的脸扣下来，存储到目标路径中
:param sourcePath: 源路径
:param targetPath: 目标路径
:param invalidPath: 未识别出脸的图片存放路径
:param suffix: 图片格式
:return:
"""
try:
# 获取图片绝对路径
ImagePaths = getAllPath(sourcePath, *suffix)
count = 1
# 加载人脸识别分类器
# haarcascade_frontalface_alt.xml为库训练好的分类器文件，下载opencv，安装目录中可找到
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'E:\a_test\haarcascade_frontalface_alt2.xml')
for imagePath in ImagePaths:
img = cv2.imread(imagePath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
if type(img) != str:
# 检测并返回图像中的人脸矩阵列表
# 矩形区域左顶点对应x和y, 矩形区域的宽w, 矩形区域的高h
faces = face_cascade.detectMultiScale(img, 1.01, 8)
if len(faces):
for (x, y, w, h) in faces:
# 检查人脸像素，去除小于80像素的人脸
if w >= 80 and h >= 80:
# 生成文件名
listStr = [str(int(time.time())), str(count)]
fileName = '_'.join(listStr) # s.join(iterator):以为分隔符链接迭代器中元素
# 扩大图片，可根据坐标调整
# img.shape[0]:height
# img.shape[1]:width
X = int(x * 0.5)
W = min(int((x + w) * 1.2), img.shape[1])
Y = int(y * 0.3)
H = min(int((y + h) * 1.4), img.shape[0])
# 重构矩形图片，并存储
f = cv2.resize(img[Y:H, X:W], (W - X, H - Y))
cv2.imwrite(targetPath + os.sep + '%s.jpg' % fileName, f)
count += 1
print(imagePath + "have face")
else:
# 将未检测到人脸的图片移出
shutil.move(imagePath, invalidPath)
except IOError:
print("Error")
else:
print('Find ' + str(count - 1) + ' faces to Destination ' + targetPath)4.完整人脸识别并扣取的程序
# ! /usr/bin/env python
# coding:utf-8
# python interpreter:3.6.2
# author: admin_maxin
# !/usr/bin/env python
# -*-coding:utf8-*-
import os
import cv2
import time
import shutil
def getAllPath(dirpath, *suffix):
"""
获取文件夹下各图片路径
:param dirpath: 文件路径
:param suffix: 图片格式
:return:
"""
PathArray = []
# 遍历文件树
for r, ds, fs in os.walk(dirpath):
# 生成文件绝对路径
for fn in fs:
if os.path.splitext(fn)[1] in suffix:
fname = os.path.join(r, fn)
PathArray.append(fname)
return PathArray
def readPicSaveFace(sourcePath, targetPath, invalidPath, *suffix):
"""
从源路径中读取所有图片放入一个list，然后逐一进行检查，把其中的脸扣下来，存储到目标路径中
:param sourcePath: 源路径
:param targetPath: 目标路径
:param invalidPath: 未识别出脸的图片存放路径
:param suffix: 图片格式
:return:
"""
try:
# 获取图片绝对路径
ImagePaths = getAllPath(sourcePath, *suffix)
count = 1
# 加载人脸识别分类器
# haarcascade_frontalface_alt.xml为库训练好的分类器文件，下载opencv，安装目录中可找到
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'E:\a_test\haarcascade_frontalface_alt2.xml')
for imagePath in ImagePaths:
img = cv2.imread(imagePath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
if type(img) != str:
# 检测并返回图像中的人脸矩阵列表
# 矩形区域左顶点对应x和y, 矩形区域的宽w, 矩形区域的高h
faces = face_cascade.detectMultiScale(img, 1.01, 8)
if len(faces):
for (x, y, w, h) in faces:
# 检查人脸像素，去除小于80像素的人脸
if w >= 80 and h >= 80:
# 生成文件名
listStr = [str(int(time.time())), str(count)]
fileName = '_'.join(listStr) # s.join(iterator):以为分隔符链接迭代器中元素
# 扩大图片，可根据坐标调整
# img.shape[0]:height
# img.shape[1]:width
X = int(x * 0.5)
W = min(int((x + w) * 1.2), img.shape[1])
Y = int(y * 0.3)
H = min(int((y + h) * 1.4), img.shape[0])
# 重构矩形图片，并存储
f = cv2.resize(img[Y:H, X:W], (W - X, H - Y))
cv2.imwrite(targetPath + os.sep + '%s.jpg' % fileName, f)
count += 1
print(imagePath + "have face")
else:
# 将未检测到人脸的图片移出
shutil.move(imagePath, invalidPath)
except IOError:
print("Error")
else:
print('Find ' + str(count - 1) + ' faces to Destination ' + targetPath)
if __name__ == '__main__':
invalidPath = r'E:\a_test\haveNoPeople'
sourcePath = r'E:\a_test\data'
targetPath = r'E:\a_test\faceOfPeople'
readPicSaveFace(sourcePath, targetPath, invalidPath, '.jpg', '.JPG', '.png', '.PNG')