使用python实现人脸检测

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

 

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 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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