图片人脸检测——OpenCV版(二)
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.
往期目录
视频人脸检测——Dlib版(六)
OpenCV添加中文(五)
图片人脸检测——Dlib版(四)
视频人脸检测——OpenCV版(三)
图片人脸检测——OpenCV版(二)
OpenCV环境搭建(一)
更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai
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:
多张脸识别效果图:
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:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | 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:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | 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:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 | 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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