Python下应用opencv 人脸检测

使用OpenCV’s Haar cascades作为人脸检测，因为他做好了库，我们只管使用。

代码简单，除去注释，总共有效代码只有10多行。

所谓库就是一个检测人脸的xml 文件，可以网上查找，下面是一个地址：

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml

如何构造这个库，学习完本文后可以参考我的另篇博文：目标检测的模型haartraining培训

知道构造库，就可以检测各种你想要检测的东西了。

人脸检测不是人脸识别，但是人脸识别的前提。

运行效果如下：

前提：

这个原始代码来自 https://www.pyimagesearch.com/2016/11/21/raspbian-opencv-pre-configured-and-pre-installed/ 的一个教学讲稿。

你需要下载haarcascade_frontalface_default.xml 以及准备你要检测的文件，我这里是family.jpg，放在python 文件detect_faces.py 所在目录（工作目录）的子目录images下。haarcascade_frontalface_default.xml是放在工作目录。

如果加上摄像头连接程序，也可实时检测，另文介绍。

代码1介绍

导入库，并做命令行参数处理。你在命令行可以输入如下：

python detect_faces.py  --image image/family.jpg   --detector haarcascade_frontalface_default.xml

我在程序中都有缺省参数处理，你如果集成测试或命令行不输参数的话，就要修改好你的缺省值。

这样命令行就是python detect_faces.py ，同时也可以输入命令行输入参数。

# USAGE 使用方法是：
# python detect_faces.py --image images/family.jpg \
#	--detector haarcascade_frontalface_default.xml

# import the necessary packages 输入包
# import imutils  
import argparse
import cv2

# construct the argument parser and parse the arguments //构造命令行参数分析
# 为了集成测试，或者命令行输入的简单，这里都有缺省参数
#image 是 images/family.jpg
#detector 是 haarcascade_frontalface_default.xml
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", default='images/family.jpg',
	help="path to the input image")
ap.add_argument("-d", "--detector", default='haarcascade_frontalface_default.xml',
	help="path to Haar cacscade face detector")
args = vars(ap.parse_args())

 导入图形文件，并灰度处理

# load our image and convert it to grayscale 导入图形文件，并灰度化
image = cv2.imread(args["image"])
#image =imutils.resize(image,width=800)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

导入检测文件，检测图中人脸，显示检测到的人脸数

# load the face detector and detect faces in the image
# 导入脸部检测文件
detector = cv2.CascadeClassifier(args["detector"])
#检测图形中的脸部
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=9,
	minSize=(40, 40), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#显示检测到的人脸数目
print("[INFO] detected {} faces".format(len(rects)))

 循环，绘图每个检测到的人脸框，并图形显示

# load the face detector and detect faces in the image
# 导入脸部检测
detector = cv2.CascadeClassifier(args["detector"])
#检测图形中的脸部
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=9,
	minSize=(40, 40), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#显示检测到的人脸数目
print("[INFO] detected {} faces".format(len(rects)))

最后串接所有代码如下：

# USAGE 使用方法是：
# python detect_faces.py --image images/family.jpg \
#	--detector haarcascade_frontalface_default.xml

# import the necessary packages 输入包
# import imutils 如果需要成比例缩放图形才需要，这里不需要
import argparse
import cv2

# construct the argument parser and parse the arguments //构造命令行参数分析
# 为了集成测试，或者命令行输入的简单，这里都有缺省参数
#image 是 images/family.jpg
#detector 是 haarcascade_frontalface_default.xml
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", default='images/family.jpg',
	help="path to the input image")
ap.add_argument("-d", "--detector", default='haarcascade_frontalface_default.xml',
	help="path to Haar cacscade face detector")
args = vars(ap.parse_args())

# load our image and convert it to grayscale 导入图形文件，并灰度化
image = cv2.imread(args["image"])
#image =imutils.resize(image,width=800)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# load the face detector and detect faces in the image
# 导入脸部检测文件
detector = cv2.CascadeClassifier(args["detector"])
#检测图形中的脸部
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=9,
	minSize=(40, 40), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#显示检测到的人脸数目
print("[INFO] detected {} faces".format(len(rects)))

# loop over the bounding boxes and draw a rectangle around each face
# 循环rects,绘图每个检测到的人脸框
for (x, y, w, h) in rects:
	cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# show the detected faces
cv2.imshow("Faces", image)
cv2.waitKey(0)