【OpenCV】Python人脸检测+人脸提取

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  1. #!/usr/bin/env python  
  2.   
  3. import numpy as np  
  4. import cv2  
  5. import cv2.cv as cv  
  6. from video import create_capture  
  7. from common import clock, draw_str  
  8.   
  9. help_message = '''  
  10. USAGE: facedetect.py [--cascade ] [--nested-cascade ] []  
  11. '''  
  12.   
  13. def detect(img, cascade):  
  14.     rects = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=4, minSize=(30, 30), flags = cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE)  
  15.     if len(rects) == 0:  
  16.         return []  
  17.     rects[:,2:] += rects[:,:2]  
  18.     return rects  
  19.   
  20. def draw_rects(img, rects, color):  
  21.     for x1, y1, x2, y2 in rects:  
  22.         cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)  
  23.   
  24. if __name__ == '__main__':  
  25.     import sys, getopt  
  26.     print help_message  
  27.   
  28.     args, video_src = getopt.getopt(sys.argv[1:], '', ['cascade=''nested-cascade='])  
  29.     try: video_src = video_src[0]  
  30.     except: video_src = 0  
  31.     args = dict(args)  
  32.     cascade_fn = args.get('--cascade'"../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")  
  33.     #nested_fn  = args.get('--nested-cascade'"../../data/haarcascades/haarcascade_eye.xml")  
  34.   
  35.     cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_fn)  
  36.     #nested = cv2.CascadeClassifier(nested_fn)  
  37.   
  38.     cam = create_capture(video_src, fallback='synth:bg=../cpp/lena.jpg:noise=0.05')  
  39.   
  40.     while True:  
  41.         ret, img = cam.read()  
  42.         gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
  43.         gray = cv2.equalizeHist(gray)  
  44.   
  45.         t = clock()  
  46.         rects = detect(gray, cascade)  
  47.         vis = img.copy()  
  48.         draw_rects(vis, rects, (0, 255, 0))  
  49.           
  50.         for x1, y1, x2, y2 in rects:  
  51.          #   roi = gray[y1:y2, x1:x2]  
  52.          #   vis_roi = vis[y1:y2, x1:x2]  
  53.             #print(x1,y1,x2,y2)  
  54.             crop = vis[y1:y2,x1:x2]  
  55.             cv2.imshow('crop',crop)  
  56.           #  subrects = detect(roi.copy(), nested)  
  57.           #  draw_rects(vis_roi, subrects, (255, 0, 0))  
  58.         dt = clock() - t  
  59.           
  60.         draw_str(vis, (20, 20), 'time: %.1f ms' % (dt*1000))  
  61.         cv2.imshow('facedetect', vis)  
  62.           
  63.         if 0xFF & cv2.waitKey(5) == 27:  
  64.             break  
  65.     cv2.destroyAllWindows()  



效果:





上边核心代码就几行,我却弄了半天。一方面是python不熟,想学习一下,还有就是没找到合适的文档,如果用c佳佳就快多了。

吐槽一下:网上搜索的各种人脸识别其实就是人脸检测,都没做到识别那步。这里是人脸检测+人脸提取。之后提取到的图片准备扔到神经网络里去进行人脸识别。只不过遇到电脑问题。我的电脑只有一块110G的固态硬盘,老机子翻新用。结果Docker装不上,Vmware+ubuntu14.0硬盘也基本上就满了,CUDA也装不下。等解决了机器问题再继续弄神经网络吧。。



这个主题下推荐两篇博客讲得比较详细:

http://blog.csdn.net/qingyuanluofeng/article/details/51576498

http://blog.csdn.net/topgun_chenlingyun/article/details/10582641

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