基于Haar+Adaboost的人脸识别

基于Haar+Adaboost的人脸识别

这样的一个人脸识别系统实现的功能很简单，基本上就是拿着从opencv官网上训练好数据集的xml文件

的一个功能的实现。

具体步骤如下：

1.导入图片文件 

2.导入face以及eye的xml文件

3.图像的灰度化

4.调用face_xml文件下的一个方法，face_xml.detectMultiScale()对人脸进行识别

5.将识别出的人脸进行画框处理。

6.显示最后照片。

具体代码解析如下：

 

 

上面对每一行的代码的作用解释的很清楚了。

下面是原代码：

import cv2
import numpy as np
face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
img = cv2.imread('face.jpg')
cv2.imshow('src',img)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces =  face_xml.detectMultiScale(gray,1.3,5)
print('face=',len(faces))
for(x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_face = gray[y:y+h,x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h,x:x+w]
    eyes = eye_xml.detectMultiScale(roi_face)
    print('eye=',len(eyes))
    for (e_x,e_y,e_w,e_h) in eyes:
        cv2.rectangle(roi_color,(e_x,e_y),(e_x+e_w,e_y+e_h),(0,255,0),2)
cv2.imshow('dat',img)
cv2.waitKey(0)

运行结果：

检测到两张脸，每张脸有两个眼睛。

照片显示结果：

原图

识别后的图像:

好了，，，，，