Python人脸识别

OpenCV 简介

OpenCV 的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。 OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的 IPP 进行加速处理。

OpenCV 用 C++语言编写，它的主要接口也是 C++语言，但是依然保留了大量的 C 语言接口。该库也有大量的 Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本 2.5）的接口。这些语言的 API 接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于 C#、Ch、Ruby、GO 的支持。

安装 OpenCV 模块

OpenCV 已经支持 python 的模块了，直接使用 pip 就可以进行安装，命令如下：

 
OpenCV 基本使用

读取图片

显示图像是 OpenCV 最基本的操作之一，imshow()函数可以实现该操作。如果使用过其他 GUI 框架背景，就会很自然第调用 imshow()来显示一幅图像。imshow()函数有两个参数： 显示图像的帧名称以及要显示的图像本身。直接调用 imshow()函数图像确实会显示，但随即会消失。要保证图片一直在窗口上显示，要通过 waitKey()函数。waitKey()函数的参数为等待键盘触发的时间，单位为毫秒，其返回值是-1（表示没有键被按下）

【示例】读取图片

图片灰度转换

OpenCV 中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR、以及 HSV（Hue，Saturation，Value）。

1. 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸识别。
2. BGR 及蓝、绿、红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。网页开发者可能熟悉另一个与之相似的颜色空间：RGB 它们只是颜色顺序上不同。
3. HSV，H（Hue）是色调，S（Saturation）是饱和度，V（Value）表示黑暗的程度

（或光谱另一端的明亮程度）。

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。示例如下：

【示例】将图片灰度

修改图片尺寸

【示例】修改图片尺寸

 

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。

【示例】画图

人脸检测

Haar 级联的概念

摄影作品可能包含很多令人愉悦的细节。但是，由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以   及数字噪声的变化，图像细节变得不稳定。人们在分类时不会受这些物理细节方面差异的影   响。以前学过，在显微镜下没有两片看起来很像的雪花。幸运的是，作者生长在加拿大，已   经学会如何不用显微镜来识别雪花。

因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。这些提取的结果被称   为特征，专业的表述为：从图像数据中提取特征。虽然任意像素都可以能影响多个特征，但   特征应该比像素少得多。两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。

Haar 特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每一个 Haar 特征都描述了相邻图像区域的对比模式。例如，边、顶点和细线都能生成具有判别性的特征。

获取Haar 级联数据

首先我们要进入 OpenCV 官网：https://opencv.org 下载你需要的版本。点击 RELEASES

（发布）。如下图所示：

由于 OpenCV 支持好多平台，比如 Windows, Android, Maemo, FreeBSD, OpenBSD, iOS,

Linux 和 Mac OS，一般初学者都是用 windows，点击 Windows。

点击 Windows 后跳出下面界面，等待 5s 自动下载。

然后双击下载的文件，进行安装，实质就是解压一下，解压完出来一个文件夹，其他什么也没发生。安装完后的目录结构如下。其中 build 是 OpenCV 使用时要用到的一些库文件， 而 sources 中则是 OpenCV 官方为我们提供的一些 demo 示例源码。

在 sources 的一个文件夹 data/haarcascades。该文件夹包含了所有 OpenCV 的人脸检测的

XML 文件，这些可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到图像中的人脸。

人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml

人脸检测器（快速 Harr）：haarcascade_frontalface_alt2.xml

人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml

眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml

眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye_2splits.xml

嘴部检测器：haarcascade_mcs_mouth.xml

鼻子检测器：haarcascade_mcs_nose.xml

身体检测器：haarcascade_fullbody.xml

人脸检测器（快速 LBP）：lbpcascade_frontalface.xml

使用 OpenCV 进行人脸检测

静态图像中人脸检测

人脸检测首先是加载图像并检测人脸，这也是最基本的一步。为了使所得到的结果有意  义，可在原始图像的人脸周围绘制矩形框。

【示例】识别图片中的人脸

【示例】识别图片中多张人脸

视频中的人脸检测

视频是一张一张图片组成的，在视频的帧上重复这个过程就能完成视频中的人脸检测。

【示例】识别视频中人脸

人脸识别

人脸检测是 OpenCV 的一个很不错的功能，它是人脸识别的基础。什么是人脸识别呢？

其实就是一个程序能识别给定图像或视频中的人脸。实现这一目标的方法之一是用一系列分   好类的图像来“训练”程序，并基于这些图像来进行识别。

这就是 OpenCV 及其人脸识别模块进行人脸识别的过程。

人脸识别模块的另外一个重要特征是：每个识别都具有转置信（confidence）评分，因此可在实际应用中通过对其设置阈值来进行筛选。

人脸识别所需要的人脸可以通过两种方式来得到：自己获得图像或从人脸数据库免费获  得可用的人脸图像。互联网上有许多人脸数据库：

https://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html

为了对这些样本进行人脸识别，必须要在包含人脸的样本图像上进行人脸识别。这是一  个学习的过程，但并不像自己提供的图像那样令人满意。

训练数据

有了数据，需要将这些样本图像加载到人脸识别算法中。所有的人脸识别算法在它们的train()函数中都有两个参数：图像数组和标签数组。这些标签表示进行识别时候某人人脸的ID，因此根据 ID 可以知道被识别的人是谁。要做到这一点，将在「trainer/」目录中保存为.yml 文件。

在使用 Python 3 &OpenCV 3.0.0 进行人脸识别训练时发现异常：

AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘LBPHFaceRecognizer_create’OpenCV 需要安装 opencv-contrib-python 模块，直接使用 pip 就可以进行安装，命令如下：

【示例】训练数据

基于LBPH 的人脸识别

LBPH（Local Binary Pattern Histogram）将检测到的人脸分为小单元，并将其与模型中的对应单元进行比较，对每个区域的匹配值产生一个直方图。由于这种方法的灵活性，LBPH 是唯一允许模型样本人脸和检测到的人脸在形状、大小上可以不同的人脸识别算法。

调整后的区域中调用 predict()函数，该函数返回两个元素的数组：第一个元素是所识别个体的标签，第二个是置信度评分。所有的算法都有一个置信度评分阈值，置信度评分用来   衡量所识别人脸与原模型的差距，0 表示完全匹配。可能有时不想保留所有的识别结果，则需要进一步处理，因此可用自己的算法来估算识别的置信度评分。LBPH 一个好的识别参考值要低于 50 ，任何高于 80 的参考值都会被认为是低的置信度评分。

【示例】基于 LBPH 的人脸识别

 

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