【OpenCV】 在Pycharm + anaconda环境下使用摄像头进行人脸识别检测（训练识别出多个人脸） - 附完整Python代码

Notes

1. 步骤：
   样本收集 ----> 训练 ----> 摄像头预测检验
2. 准备模块：OpenCV ， Numpy

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1. 准备环境

将 Pycharm 接上 Anaconda 环境的解释器
（ 我这里是使用了 Anaconda 环境下 自建的 tensorflow 虚拟环境 ）

注：记得在 Anaconda Prompt (Anaconda3) 里 提前安装好 opencv 和 opencv-contrib 模块

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2.样本收集

使用电脑摄像头进行样本采集
我这里分别采集2个人的样本 （各1000张）

注：

1. 我这里是将样本数据采集到 “. ./03_DataSet/01_Grocery" 目录下，你可以根据需要自行更改路径
2. 样本名称我这里统一使用了 image + 序号 .jpg 进行命名，方便后续训练时候进行遍历操作

第一个人：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头0 / 若为“xxxx.mp4”则为视频文件
isOpened = cap.isOpened()  # 判断是否打开/ 为后续提供条件语句
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
print(fps, width, height)

i = 0
while isOpened:
    if i == 1000:
        break
    else:
        i += 1
    (flag, frame) = cap.read()  # flag是否读取成功, frame为图片内容
    fileName = "image" + str(i) + ".jpg"
    if flag:
        cv2.imwrite(f"../03_DataSet/01_Grocery/{fileName}", frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100])

    cv2.imshow("Hello!", frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

print("END")

第二个人：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头0 / 若为“xxxx.mp4”则为视频文件
isOpened = cap.isOpened()  # 判断是否打开/ 为后续提供条件语句
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
print(fps, width, height)

i = 1000
while isOpened:
    if i == 2000:
        break
    else:
        i += 1
    (flag, frame) = cap.read()  # flag是否读取成功, frame为图片内容
    fileName = "image" + str(i) + ".jpg"
    if flag:
        cv2.imwrite(f"../03_DataSet/01_Grocery/{fileName}", frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100])

    cv2.imshow("Hello!", frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

print("END")

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3.训练

简述步骤：

1. 载入OpenCV自带的 haarcascade_frontalface_default.xml 分类器方便检测出 人脸区域
2. samples_and_labels()函数：用于获取图像的像素数据 以及 给他们分别附上标签 方便后续进行监督学习（这里说明一下：1.path是根据上述的样本所在路径设立的，如果样本在别处，请在这里修改成你自己的路径；）
3. 使用opencv相关库中的 face模块的 LBPH算法进行训练

Notes：

1. samples_and_labels()函数实现包含了：读取图片 —> 灰度转换 —> 用face_xml分类器框出人脸区域 —> 在之中收集 图片像素数据 并分别附上 人名标签（1是一个人的图片数据，2是另一个人的图片数据。。。如此类推）—> 返回人脸数据
2. 我在1~1000 附上了 标签1 1001~2000 附上标签2 （ 2个人 ）
3. train函数： 参数1 为人脸像素数据 参数2 为对应人脸标签
4. 将数据保存到本目录下的 jackData_trainner.yml 文件内

import cv2
import numpy as np

face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')


def samples_and_labels():
    faceData = []
    ids = []
    for i in range(1, 2000):
        path = "../03_DataSet/01_Grocery/image" + str(i) + ".jpg"
        img = cv2.imread(path)
        imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_xml.detectMultiScale(imgGray)

        for (x, y, w, h) in faces:
            if i <= 1000:
                ids.append(1)
            else:
                ids.append(2)
            faceData.append(imgGray[y:y+h, x:x+w])

    return faceData, ids


(faces, ids) = samples_and_labels()
print(faces, ids)
print("Training...")
jackData = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()  # 创建LBPH

jackData.train(faces, np.array(ids))  # 参数1 为人脸像素数据  参数2 为对应人脸标签
jackData.save("jackData_trainner.yml")
print("Finish")

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4.摄像头人脸检测

说明一下：

1. names收集的人名 对应着 训练模型中 ids-1
2. confidence变量的 数值越大 则置信度越低（就是越不像）

3.  if ord("q") == cv2.waitKey(1):
    break 
   

   这个代码 功能为 按下q 键 退出摄像头检测

import cv2
import numpy as np

recog = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recog.read("jackData_trainner.yml")
face_xml = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

names = ["name1", "name2"]


cap = cv2.VideoCapture(0)
isOpened = cap.isOpened()

while(isOpened):
    (flag, frame) = cap.read()
    frameGray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    face = face_xml.detectMultiScale(frameGray, 1.4, 3)

    for(x, y, w, h) in face:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 1), 2, cv2.LINE_AA)
        ids, confidence = recog.predict(frameGray[y:y+h, x:x+w])
        print(confidence)
        if confidence > 70:
            cv2.putText(frame, "Who are you?", (x, y-8), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 255), 2)
        else:
            cv2.putText(frame, names[ids-1], (x, y-8), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 255), 2)

    cv2.imshow("test", frame)
    if ord("q") == cv2.waitKey(1):
        break

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最后附上效果图片：

附：完整Python代码下载 https://download.csdn.net/download/Panzer_Jack/85609567