用Python+OpenCV+PIL构建猫脸识别器
在这篇文章中，我将向你展示如何编写一个检测猫脸的简单程序。在我的人脸检测帖子中，我演示了如何使用Python检测人脸。
当我用图像测试代码时，我发现其中有些图像中有动物，但是我们创建的人脸检测模型并不能识别动物的面部，所以我想知道是否有一种方法可以在图像中检测动物的脸，于是我在互联网上做了一点研究，发现这是可能的，而且在Kaggle上找到了很多免费的数据集，里面有几百张图片。
Kaggle是一个寻找免费数据集的好地方，他们也在组织数据科学竞赛，这是一个练习数据科学技能和向他人学习的好地方。不管怎样，回到我们的项目。
我很高兴能在一个程序中结合人类和猫的面部检测模型，这样我们的机器可以学会区分人类和猫。这将是一个有趣的工作项目，我们开始吧！！
库
第一件事是文书工作。
当你在机器学习项目中工作时，安装和导入库是必需的。我们将在这个项目中使用两个库，OpenCV和Pillow。
OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应用程序。Pillow是一个强大的图像处理库。
Pillow将作为“Pillow”安装，但是导入的时候使用PIL，它们是同一件事，别搞混了。
OpenCV（opensourcecomputervision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV旨在为计算机视觉应用提供一个通用的基础设施，并加速机器感知在商业产品中的应用。作为一个BSD授权产品，OpenCV使企业很容易使用和修改代码。
安装过程非常简单和容易。在终端窗口中编写以下代码行：
pip install opencv-python pillow
安装完成后，我们可以将其导入程序。
import cv2 from PIL import Image
OpenCV已经包含了许多预先训练过的人脸、眼睛、微笑等分类器，这些XML文件存储在GitHub文件夹中。我们将使用猫面部检测和人脸检测模型。
以下是链接：
猫脸：
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml
人脸：
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
如果你有帐户，你可以从Github下载XML文件；如果没有，可以从上面的链接复制代码并粘贴到文本编辑器中并保存它们，我把它们叫做“catface_detector.xml”和“humanface_detector.xml”。
将文件保存到文件夹后，让我们将它们加载到程序中。
# Load the cascades catface_cascade = cv2.CascadeClassifier('catface_detector.xml') humanface_cascade = cv2.CascadeClassifier('humanface_detector.xml')
图像
在这一步中，你将选择要在测试代码中的图像。确保你有至少两张图片来检查你的程序的准确性。这些图像可以同时有人和猫，或者只是其中一个。如果你很难找到一个免费的图片集，可以使用我在Kaggle上找到的免费数据集（https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog）。请随时下载和使用这个项目。
以下是我将在我们的项目中使用的图像：
选择图像后，让我们重命名它们。确保图像文件位于你正在处理的同一文件夹中。在保存它们之后，现在我们将对图像做一些修饰。
图像处理
在这一步中，我们将对图像做一些小的修饰，以便更好地进行处理，我也发表了一篇关于常用图像处理技术的文章。做这些修整确实有助于我们的机器处理，并提供更好的结果。我们先调整图片的大小，接下来，我们将它们转换成灰度，我们的模型处理灰度图像的速度更快。
Python中的图像处理
常用图像处理技术的分步指南
网址：https://towardsdatascience.com/image-manipulation-in-python-cbb86a61cf0
为了使用这些图像编辑技术，我们将使用我们在文章开头导入的图像模块。
调整大小
newsize = (600, 600) #First image retouchesimgr1 = Image.open("test1.jpg") imgr1 = imgr.resize(newsize) imgr1.save("resized1.jpg")#Second image retouchesimgr2 = Image.open("test2.jpg") imgr2 = imgr.resize(newsize) imgr2.save("resized2.jpg")
灰度
imgr1 = imgr1.convert('L') imgr1.save('ready1.jpg') imgr2 = imgr2.convert('L') imgr2.save("ready2.jpg")
导入编辑的图像
最后，我们将编辑好的图像导入到我们的程序中，这样我们就可以运行猫脸和人脸检测模型了。我们正在使用Opencv库导入图像。
# Read the input image img1 = cv2.imread('ready1.jpg')
img2 = cv2.imread('ready2.jpg')
人脸检测
级联
是时候检测人脸了，我们将运行两行代码。
首先在图像中检测人脸，第二步是在图像中检测猫的脸。
如前所述，我们正在请求opencv分类器。
human_faces = humanface_cascade.detectMultiScale(img1, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, minSize=(75, 75)) cat_faces = catface_cascade.detectMultiScale(img2, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, minSize=(75, 75))
绘制矩形
在这一步中，我们将围绕检测到的面部进行绘制矩形。这些矩形可以有不同的颜色，其线框的厚度也可以调整。
for (i, (x, y, w, h)) in enumerate(human_faces): cv2.rectangle(img1, (x, y), (x+w, y+h), (220, 90, 230), 3) cv2.putText(img1, "Human Face - #{}".format(i + 1), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, (220, 90, 230), 2)for (i, (x, y, w, h)) in enumerate(cat_faces): cv2.rectangle(img2, (x, y), (x+w, y+h), (0,255, 0), 3) cv2.putText(img2, "Cat Faces - #{}".format(i + 1), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, (0, 0, 255), 2)
（220，90，230）和（0255，0）是我们要绘制的矩形颜色，你可以和它们一起玩，看看颜色是怎么变化的。
（3） 是线条的粗细，你可以更改该值并查看其外观。
保存结果
最后，我们将保存检测到的人脸图像。要查看工作的最终结果，最好的方法是保存并检查，确保正确传递变量名。在运行这最后一段代码之前，如果一切正常的话，我建议你继续检查整个代码。
#Saving the images using imwrite methodcv2.imwrite("faces_detected1.png", img1)cv2.imwrite("faces_detected2.png", img2)
结果
这是我的工作成果。第一种是人脸检测，第二种是猫脸检测结果。如你所见，我们的机器知道哪一个是人类，哪一个是猫脸。我还测试了这个程序，将两个图像合并在一个图像中，我收到的结果可以在下面找到。
faces_detected1.png
faces_detected2.png
其他
与其逐个测试每个图像，不如让我们看看将两个图像合并为一个并运行代码时会发生什么。我们可以看到，我们的机器现在能够理解和区分猫和人的脸。
result
恭喜! !你已经创建了一个程序，可以在图像中检测猫和人的脸。现在，你已经知道如何教机器同时为你做两件事了。希望你喜欢这篇教程，并在今天学到一些新东西。
计算机视觉是一个伟大的领域，你可以做的事情是无限的。你可以在不同的图像上测试代码，看看它是如何工作的。它可能不是对所有的图像都有效，因为预测依赖于训练过的数据。
参考链接：https://towardsdatascience.com/building-a-cat-face-recognizer-in-python-92e30d77a661
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