opencv-python实现人脸识别_手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别

内容简介:手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别

雷锋网 (公众号:雷锋网) 按:本文作者郭璞,原文载于作者 ,雷锋网已获授权。

下午的时候,配好了OpenCV的 Python 环境, OpenCV的Python环境搭建 。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文。

必备知识

Haar-like

Haar-like百科释义 。通俗的来讲,就是作为人脸特征即可。

Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。

opencv api

要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了。

如下:

读取图片

只需要给出待操作的图片的路径即可。

import cv2

image = cv2.imread(imagepath)

灰度转换

灰度转换的作用就是:转换成灰度的图片的计算强度得以降低。

import cv2

gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

画图

opencv 的强大之处的一个体现就是其可以对图片进行任意编辑,处理。

下面的这个函数最后一个参数指定的就是画笔的大小。

import cv2

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

显示图像

编辑完的图像要么直接的被显示出来,要么就保存到物理的存储介质。

import cv2

cv2.imshow("Image Title",image)

获取人脸识别训练数据

看似复杂,其实就是对于人脸特征的一些描述,这样opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据,就可以感知读取到的图片上的特征,进而对图片进行人脸识别。

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

里卖弄的这个 xml 文件,就是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据。我们可以直接的拿来使用。

训练数据参考地址:

探测人脸

说白了,就是根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。

import cv2

# 探测图片中的人脸

faces = face_cascade.detectMultiScale(

gray,

scaleFactor = 1.15,

minNeighbors = 5,

minSize = (5,5),

flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE

)

我们可以随意的指定里面参数的值,来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。

处理人脸探测的结果

结束了刚才的人脸探测,我们就可以拿到返回值来做进一步的处理了。但这也不是说会多么的复杂,无非添加点特征值罢了。

import cv2

print "发现{0}个人脸!".format(len(faces))

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

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

实例

有了刚才的基础,我们就可以完成一个简单的人脸识别的小例子了。

图片素材

下面的这张图片将作为我们的检测依据。

人脸检测代码

# coding:utf-8

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf8')

#    __author__ = '郭 璞'

#    __date__ = '2016/9/5'

#    __Desc__ = 人脸检测小例子,以圆圈圈出人脸

import cv2

# 待检测的图片路径

imagepath = r'./heat.jpg'

# 获取训练好的人脸的参数数据,这里直接从GitHub上使用默认值

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图片

image = cv2.imread(imagepath)

gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 探测图片中的人脸

faces = face_cascade.detectMultiScale(

gray,

scaleFactor = 1.15,

minNeighbors = 5,

minSize = (5,5),

flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE

)

print "发现{0}个人脸!".format(len(faces))

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

# cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)

cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)

cv2.imshow("Find Faces!",image)

cv2.waitKey(0)

人脸检测结果

输出图片:

输出结果:

D:\Software\Python2\python.exe E:/Code/Python/DataStructor/opencv/Demo.py

发现3个人脸!

详情见: 案例参考

总结

回顾一下,这次的实验就是简单的对opencv的常用的api的使用,重点在于训练数据的使用和人脸探测的处理。

TensorFlow & 神经网络算法高级应用班” 要开课啦!

从初级到高级,理论 + 实战,一站式深度了解 TensorFlow!

本课程面向深度学习开发者,讲授如何利用 TensorFlow 解决图像识别、文本分析等具体问题。课程跨度为 10 周,将从 TensorFlow 的原理与基础实战技巧开始,一步步教授学员如何在 TensorFlow 上搭建 CNN、自编码、RNN、GAN 等模型,并最终掌握一整套基于 TensorFlow 做深度学习开发的专业技能。

两名授课老师佟达、白发川身为 ThoughtWorks 的资深技术专家,具有丰富的大数据平台搭建、深度学习系统开发项目经验。

时间:每周二、四晚 20:00-21:00

开课时长:总学时 20 小时,分 10 周完成,每周 2 次,每次 1 小时

线上授课地址:http://www.mooc.ai/

以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网

关注我们,获取更多IT资讯^_^

为你推荐:

相关软件推荐:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。

你可能感兴趣的:(opencv-python实现人脸识别_手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别)