python利用Opencv实现人脸识别功能


Posted in Python onApril 25, 2019

本文实例为大家分享了python利用Opencv实现人脸识别功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下

首先:需要在在自己本地安装opencv具体步骤可以问度娘

如果从事于开发中的话建议用第三方的人脸识别(推荐阿里)

1、视频流中进行人脸识别

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import cv2
import sys
from PIL import Image
 
 
def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):
  cv2.namedWindow(window_name)
 
  # 视频来源,可以来自一段已存好的视频,也可以直接来自USB摄像头
  cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
 
  # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器
  classfier = cv2.CascadeClassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml")
 
  # 识别出人脸后要画的边框的颜色,RGB格式
  color = (0, 255, 0)
 
  count=0
 
  while cap.isOpened():
    ok, frame = cap.read() # 读取一帧数据
    if not ok:
      break
 
      # 将当前帧转换成灰度图像
    grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
    # 人脸检测,1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数
    faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
    if len(faceRects) > 0: # 大于0则检测到人脸
      count=count+1
  return count
 
 
if __name__ == '__main__':
  result=CatchUsbVideo("识别人脸区域", '2222.mp4')
  if result>0:
    print('视频中有人!!')
  else:
    print('视频中无人!!')

2、通过图片识别人脸

#-*-coding:utf8-*-#
 
import os
import cv2
from PIL import Image,ImageDraw
from datetime import datetime
import time
 
#detectFaces()返回图像中所有人脸的矩形坐标(矩形左上、右下顶点)
#使用haar特征的级联分类器haarcascade_frontalface_default.xml,在haarcascades目录下还有其他的训练好的xml文件可供选择。
#注:haarcascades目录下训练好的分类器必须以灰度图作为输入。
def detectFaces(image_name):
  img = cv2.imread(image_name)
  face_cascade = cv2.CascadeClassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
  if img.ndim == 3:
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  else:
    gray = img #if语句:如果img维度为3,说明不是灰度图,先转化为灰度图gray,如果不为3,也就是2,原图就是灰度图
 
  faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)#1.3和5是特征的最小、最大检测窗口,它改变检测结果也会改变
  result = []
  for (x,y,width,height) in faces:
    result.append((x,y,x+width,y+height))
  return result
 
 
#保存人脸图
def saveFaces(image_name):
  faces = detectFaces(image_name)
  if faces:
    #将人脸保存在save_dir目录下。
    #Image模块:Image.open获取图像句柄,crop剪切图像(剪切的区域就是detectFaces返回的坐标),save保存。
    save_dir = image_name.split('.')[0]+"_faces"
    os.mkdir(save_dir)
    count = 0
    for (x1,y1,x2,y2) in faces:
      file_name = os.path.join(save_dir,str(count)+".jpg")
      Image.open(image_name).crop((x1,y1,x2,y2)).save(file_name)
      count+=1
 
#在原图像上画矩形,框出所有人脸。
#调用Image模块的draw方法,Image.open获取图像句柄,ImageDraw.Draw获取该图像的draw实例,然后调用该draw实例的rectangle方法画矩形(矩形的坐标即
#detectFaces返回的坐标),outline是矩形线条颜色(B,G,R)。
#注:原始图像如果是灰度图,则去掉outline,因为灰度图没有RGB可言。drawEyes、detectSmiles也一样。
def drawFaces(image_name):
  faces = detectFaces(image_name)
  if faces:
    img = Image.open(image_name)
    draw_instance = ImageDraw.Draw(img)
    for (x1,y1,x2,y2) in faces:
      draw_instance.rectangle((x1,y1,x2,y2), outline=(255, 0,0))
    img.save('drawfaces_'+image_name)
 
#检测眼睛,返回坐标
#由于眼睛在人脸上,我们往往是先检测出人脸,再细入地检测眼睛。故detectEyes可在detectFaces基础上来进行,代码中需要注意“相对坐标”。
#当然也可以在整张图片上直接使用分类器,这种方法代码跟detectFaces一样,这里不多说。
def detectEyes(image_name):
  eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_eye.xml')
  faces = detectFaces(image_name)
 
  img = cv2.imread(image_name)
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  result = []
  for (x1,y1,x2,y2) in faces:
    roi_gray = gray[y1:y2, x1:x2]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.3,2)
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
      result.append((x1+ex,y1+ey,x1+ex+ew,y1+ey+eh))
  return result
 
 
#在原图像上框出眼睛.
def drawEyes(image_name):
  eyes = detectEyes(image_name)
  if eyes:
    img = Image.open(image_name)
    draw_instance = ImageDraw.Draw(img)
    for (x1,y1,x2,y2) in eyes:
      draw_instance.rectangle((x1,y1,x2,y2), outline=(0, 0,255))
    img.save('draweyes_'+image_name)
 
 
#检测笑脸
def detectSmiles(image_name):
  img = cv2.imread(image_name)
  smiles_cascade = cv2.CascadeClassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_smile.xml")
  if img.ndim == 3:
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  else:
    gray = img #if语句:如果img维度为3,说明不是灰度图,先转化为灰度图gray,如果不为3,也就是2,原图就是灰度图
 
  smiles = smiles_cascade.detectMultiScale(gray,4,5)
  result = []
  for (x,y,width,height) in smiles:
    result.append((x,y,x+width,y+height))
  return result
 
 
#在原图像上框出笑脸
def drawSmiles(image_name):
  smiles = detectSmiles(image_name)
  if smiles:
    img = Image.open(image_name)
    draw_instance = ImageDraw.Draw(img)
    for (x1,y1,x2,y2) in smiles:
      draw_instance.rectangle((x1,y1,x2,y2), outline=(100, 100,0))
    img.save('drawsmiles_'+image_name)
 
 
if __name__ == '__main__':
  time1=datetime.now()
  result=detectFaces('9.jpg')
  time2=datetime.now()
  print("耗时:"+str(time2-time1))
  if len(result)>0:
    print("有人存在!!---》人数为:"+str(len(result)))
  else:
    print('视频图像中无人!!')
 
  drawFaces('9.jpg')
  # drawEyes('obama.jpg')
  # drawSmiles('obama.jpg')
  # saveFaces('obama.jpg')
 
"""
上面的代码将眼睛、人脸、笑脸在不同的图像上框出,如果需要在同一张图像上框出,改一下代码就可以了。
总之,利用opencv里训练好的haar特征的xml文件,在图片上检测出人脸的坐标,利用这个坐标,我们可以将人脸区域剪切保存,也可以在原图上将人脸框出。剪切保存人脸以及用矩形工具框出人脸,本程序使用的是PIL里的Image、ImageDraw模块。
此外,opencv里面也有画矩形的模块,同样可以用来框出人脸。
"""

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Python使用Scrapy爬取妹子图
May 28 Python
Python获取系统默认字符编码的方法
Jun 04 Python
Django验证码的生成与使用示例
May 20 Python
Python三级菜单的实例
Sep 13 Python
Python实现扣除个人税后的工资计算器示例
Mar 26 Python
Django中反向生成models.py的实例讲解
May 30 Python
python bmp转换为jpg 并删除原图的方法
Oct 25 Python
PyQT实现菜单中的复制,全选和清空的功能的方法
Jun 17 Python
django数据模型on_delete, db_constraint的使用详解
Dec 24 Python
PyTorch使用cpu加载模型运算方式
Jan 13 Python
tensorflow自定义激活函数实例
Feb 04 Python
Python+Xlwings 删除Excel的行和列
Dec 19 Python
Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测
Aug 20 #Python
python使用KNN算法识别手写数字
Apr 25 #Python
Python3.5运算符操作实例详解
Apr 25 #Python
Python对象转换为json的方法步骤
Apr 25 #Python
Python+PyQt5实现美剧爬虫可视工具的方法
Apr 25 #Python
详解用python实现基本的学生管理系统(文件存储版)(python3)
Apr 25 #Python
Python基础教程之if判断,while循环,循环嵌套
Apr 25 #Python
You might like
php _autoload自动加载类与机制分析
2012/02/10 PHP
php输出xml格式字符串(用的这个)
2012/07/12 PHP
探讨PHP中this,self,parent的区别详解
2013/06/08 PHP
Yii调试查看执行SQL语句的方法
2016/07/15 PHP
Yii2简单实现给表单添加验证码的方法
2016/07/18 PHP
PHP接收App端发送文件流的方法
2016/09/23 PHP
PHP实现腾讯与百度坐标转换
2017/08/05 PHP
Laravel 自动转换长整型雪花 ID 为字符串的实现
2020/10/27 PHP
JS实现打开本地文件或文件夹
2021/03/09 Javascript
文本框中,回车键触发事件的js代码[多浏览器兼容]
2010/06/07 Javascript
5分钟理解JavaScript中this用法分享
2013/11/09 Javascript
基于javascript滚动图片具体实现
2013/11/18 Javascript
通过url查找a元素并点击
2014/04/09 Javascript
js控制网页背景音乐播放与停止的方法
2015/02/06 Javascript
jQuery实现左右切换焦点图
2015/04/03 Javascript
JS验证IP,子网掩码,网关和MAC的方法
2015/07/02 Javascript
推荐阅读的js快速判断IE浏览器(兼容IE10与IE11)
2015/12/13 Javascript
用JS实现简单的登录验证功能
2017/07/28 Javascript
Vue 实现登录界面验证码功能
2020/01/03 Javascript
[06:16]第十四期-国士无双绝地翻盘之撼地神牛
2014/06/24 DOTA
[52:52]完美世界DOTA2联赛PWL S3 LBZS vs access 第一场 12.10
2020/12/13 DOTA
python django集成cas验证系统
2014/07/14 Python
在Django中限制已登录用户的访问的方法
2015/07/23 Python
Python守护线程用法实例
2017/06/23 Python
python实现排序算法解析
2018/09/08 Python
对python调用RPC接口的实例详解
2019/01/03 Python
python 逆向爬虫正确调用 JAR 加密逻辑
2021/01/12 Python
利用CSS3的3D效果制作正方体
2020/03/10 HTML / CSS
意大利拉斐尔时尚购物网:Raffaello Network(支持中文)
2018/11/09 全球购物
澳大利亚排名第一的露营和户外设备在线零售商:Outbax
2020/05/06 全球购物
学生会竞选自荐信
2013/10/12 职场文书
公务员年总结的自我评价
2013/10/25 职场文书
cf搞笑广告词
2014/03/14 职场文书
优秀教师个人材料
2014/12/15 职场文书
2016党风廉政建设心得体会范文
2016/01/25 职场文书
Python字典和列表性能之间的比较
2021/06/07 Python