利用python中的OpenCV库来实现人脸识别技术,使用pycharm进行实现。
在同目录下新建data文件夹,用来存储灰度图。haarcascade_frontalface_default.xml文件根据实际途径更改,输入id数字会与识别代码中的names对应,例0,1,2,3,不能超过names的大小,否则会报错。
# -----获取人脸样本-----
import cv2
# 调用笔记本内置摄像头,参数为0,如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 调用人脸分类器,要根据实际路径调整
face_detector = cv2.CascadeClassifier(
'D:/software/anaconda3/envs/mediapipe/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml') # 待更改
# 为即将录入的脸标记一个id
face_id = input('\n User data input,Look at the camera and wait ...')
# sampleNum用来计数样本数目
count = 0
while True:
# 从摄像头读取图片
success, img = cap.read()
# 转为灰度图片,减少程序符合,提高识别度
if success is True:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
else:
break
# 检测人脸,将每一帧摄像头记录的数据带入OpenCv中,让Classifier判断人脸
# 其中gray为要检测的灰度图像,1.3为每次图像尺寸减小的比例,5为minNeighbors
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 框选人脸,for循环保证一个能检测的实时动态视频流
for (x, y, w, h) in faces:
# xy为左上角的坐标,w为宽,h为高,用rectangle为人脸标记画框
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + w), (255, 0, 0))
# 成功框选则样本数增加
count += 1
# 保存图像,把灰度图片看成二维数组来检测人脸区域
# (这里是建立了data的文件夹,当然也可以设置为其他路径或者调用数据库)
cv2.imwrite("data/User."+str(face_id)+'.'+str(count)+'.jpg',gray[y:y+h,x:x+w])
# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
# 保持画面的连续。waitkey方法可以绑定按键保证画面的收放,通过q键退出摄像
k = cv2.waitKey(1)
if k == '27':
break
# 或者得到足够个样本后退出摄像,这里可以根据实际情况修改数据量
elif count >= 15:
break
# 关闭摄像头,释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
在同目录下建立一个名字为trainner的文件夹用来存放识别器,调用OpenCV中的LBPHFaceRecognizer来创建一个人类识别模型。
import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
# 导入pillow库,用于处理图像
# 设置之前收集好的数据文件路径
path = 'data'
# 初始化识别的方法
recog = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 调用熟悉的人脸分类器
detector = cv2.CascadeClassifier(
'D:/software/anaconda3/envs/mediapipe/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')
# 创建一个函数,用于从数据集文件夹中获取训练图片,并获取id
# 注意图片的命名格式为User.id.sampleNum
def get_images_and_labels(path):
image_paths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]
# 新建连个list用于存放
face_samples = []
ids = []
# 遍历图片路径,导入图片和id添加到list中
for image_path in image_paths:
# 通过图片路径将其转换为灰度图片
img = Image.open(image_path).convert('L')
# 将图片转化为数组
img_np = np.array(img, 'uint8')
if os.path.split(image_path)[-1].split(".")[-1] != 'jpg':
continue
# 为了获取id,将图片和路径分裂并获取
id = int(os.path.split(image_path)[-1].split(".")[1])
faces = detector.detectMultiScale(img_np)
# 将获取的图片和id添加到list中
for (x, y, w, h) in faces:
face_samples.append(img_np[y:y + h, x:x + w])
ids.append(id)
return face_samples, ids
# 调用函数并将数据喂给识别器训练
print('Training...')
faces, ids = get_images_and_labels(path)
# 训练模型
recog.train(faces, np.array(ids))
# 保存模型
recog.save('trainner/trainner.yml')
之前输入的face_id的数字对应的是下面names中的名字。
# -----检测、校验并输出结果-----
import cv2
# 准备好识别方法
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 使用之前训练好的模型
recognizer.read('trainner/trainner.yml')
# 再次调用人脸分类器
cascade_path = "D:/software/anaconda3/envs/mediapipe/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml"
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
# 加载一个字体,用于识别后,在图片上标注出对象的名字
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
idnum = 0
# 设置好与ID号码对应的用户名,如下,如0对应的就是初始
names = ['user1','user2','user3','user4','user5',]
# 调用摄像头
cam = cv2.VideoCapture(0)
minW = 0.1 * cam.get(3)
minH = 0.1 * cam.get(4)
cap.open(0)
while cap.isOpened():
ret, img = cam.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 识别人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.2,
minNeighbors=5,
minSize=(int(minW), int(minH))
)
# 进行校验
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
# 计算出一个检验结果
if confidence < 100:
idum = names[idnum]
confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence))
else:
idum = "unknown"
confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence))
# 输出检验结果以及用户名
cv2.putText(img, str(idum), (x + 5, y - 5), font, 1, (0, 0, 255), 1)
cv2.putText(img, str(confidence), (x + 5, y + h - 5), font, 1, (0, 0, 0), 1)
# 展示结果
cv2.imshow('camera', img)
if cv2.waitKey(1) in [ord('q'), 27]: # q或esc退出
break
# 释放资源
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()
出现以下问题是因为输入face_id有误,要输入不超过names大小的数字,如0,1,2…
IndexError: list index out of range
这个人脸识别代码很简短,有兴趣的可以去试试。