图片人脸检测——OpenCV版（二）

╰+攻爆jí腚メ 2023-10-17 21:11 22阅读 0赞

## 图片人脸检测 ##

人脸检测使用到的技术是OpenCV，上一节已经介绍了OpenCV的环境安装，[点击查看][Link 1].

### 功能展示 ###

识别一种图上的所有人的脸，并且标出人脸的位置，画出人眼以及嘴的位置，展示效果图如下：

![172074-20180419182335702-1100138980.png][]

多张脸识别效果图：

![172074-20180419182349931-1220374755.png][]

### 技术实现思路 ###

图片转换成灰色（去除色彩干扰，让图片识别更准确）

图片上画矩形

使用训练分类器查找人脸

### 具体实现代码 ###

**图片转换成灰色**

使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色，代码如下：

import cv2
    
    filepath = "img/xingye-1.jpg"
    img = cv2.imread(filepath)
    # 转换灰色
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 显示图像
    cv2.imshow("Image", gray)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

**图片上画矩形**

使用OpenCV的rectangle()绘制矩形，代码如下：

import cv2
    
    filepath = "img/xingye-1.jpg"
    img = cv2.imread(filepath)  # 读取图片
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换灰色
    x = y = 10  # 坐标
    w = 100  # 矩形大小（宽、高）
    color = (0, 0, 255)  # 定义绘制颜色
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + w), color, 1)  # 绘制矩形
    cv2.imshow("Image", img)  # 显示图像
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有的窗体资源

**使用训练分类器查找人脸**

在使用OpenCV的人脸检测之前，需要一个人脸训练模型，格式是xml的，我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml，下载地址：[https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades][https_github.com_opencv_opencv_tree_master_data_haarcascades] 可全部下载到本地，本人存放的路径是：C:\\Python36\\Lib\\site-packages\\opencv-master\\data\\haarcascades.

完整实现代码：

import cv2
    
    filepath = "img/xingye-1.jpg"
    img = cv2.imread(filepath)  # 读取图片
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换灰色
    
    # OpenCV人脸识别分类器
    classifier = cv2.CascadeClassifier(
        "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"
    )
    color = (0, 255, 0)  # 定义绘制颜色
    # 调用识别人脸
    faceRects = classifier.detectMultiScale(
        gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
    if len(faceRects):  # 大于0则检测到人脸
        for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸
            x, y, w, h = faceRect
            # 框出人脸
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)
            # 左眼
            cv2.circle(img, (x + w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),
                       color)
            #右眼
            cv2.circle(img, (x + 3 * w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),
                       color)
            #嘴巴
            cv2.rectangle(img, (x + 3 * w // 8, y + 3 * h // 4),
                          (x + 5 * w // 8, y + 7 * h // 8), color)
    
    cv2.imshow("image", img)  # 显示图像
    c = cv2.waitKey(10)
    
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

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[https_github.com_opencv_opencv_tree_master_data_haarcascades]: https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
[Dlib]: http://www.cnblogs.com/vipstone/p/9026767.html
[OpenCV]: http://www.cnblogs.com/vipstone/p/8998249.html
[Dlib 1]: http://www.cnblogs.com/vipstone/p/8964656.html
[OpenCV 1]: http://www.cnblogs.com/vipstone/p/8933916.html
[OpenCV 2]: http://www.cnblogs.com/vipstone/p/8884991.html
[https_github.com_vipstone_faceai]: https://github.com/vipstone/faceai