python实现人脸识别代码


Posted in Python onNovember 08, 2017

从实时视频流中识别出人脸区域,从原理上看,其依然属于机器学习的领域之一,本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练,利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型,如此即可识别出人脸。幸运的是,这些工作OpenCV已经帮我们做了,我们只需调用对应的API函数即可,先给出代码:

#-*- 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/local/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)
    
  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                  
      for faceRect in faceRects: #单独框出每一张人脸
        x, y, w, h = faceRect    
        cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)
            
    #显示图像
    cv2.imshow(window_name, frame)    
    c = cv2.waitKey(10)
    if c & 0xFF == ord('q'):
      break    
  
  #释放摄像头并销毁所有窗口
  cap.release()
  cv2.destroyAllWindows() 
  
if __name__ == '__main__':
  if len(sys.argv) != 2:
    print("Usage:%s camera_id\r\n" % (sys.argv[0]))
  else:
    CatchUsbVideo("识别人脸区域", int(sys.argv[1]))

先看一下程序输出结果:

python实现人脸识别代码

程序正确的识别出了我的脸,加上空白行不到50行代码,还是很简单的。当然,绝大部分的工作OpenCV已经默默地替我们做了,所以我们用起来才这么简单。关于代码有几个地方需要重点交代,首先就是人脸分类器这行:

#告诉OpenCV使用人脸识别分类器
classfier = cv2.CascadeClassifier("/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml")

这行代码指定OpenCV选择使用哪种分类器(注意,一定习惯分类这个说法,ML的监督学习研究的就是各种分类问题),OpenCV提供了多种分类器:

python实现人脸识别代码

上图为我的电脑上安装的OpenCV3.2提供的所有分类器,有识别眼睛的(甚至包括左右眼),有识别身体的,有识别笑脸的,甚至还有识别猫脸的,有兴趣的可以逐个试试。关于人脸识别,OpenCV提供多个分类器选择使用,其中haarcascade_frontalface_alt_tree.xml是最严格的分类器,光线、带个帽子都有可能识别不出人脸。其它的稍微好点,default那个识别最宽松,某些情况下我家里的灯笼都会被识别成人脸;)。另外安装环境不同,分类器的安装路径也有可能不同,请在安装完OpenCV后根据分类器的实际安装路径修改代码。另外再多说一句,如果我们想构建自己的分类器,比如检测火焰(火灾报警)、汽车(确定路口汽车数量),我们依然可以使用OpenCV训练构建,详细说明参见OpenCV的官方文档。

接下来解释如下几行代码:

#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                  
  for faceRect in faceRects: #单独框出每一张人脸
    x, y, w, h = faceRect    
    cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)

其中classfier.detectMultiScale()即是完成实际人脸识别工作的函数,该函数参数说明如下:

grey:要识别的图像数据(即使不转换成灰度也能识别,但是灰度图可以降低计算强度,因为检测的依据是哈尔特征,转换后每个点的RGB数据变成了一维的灰度,这样计算强度就减少很多)

scaleFactor:图像缩放比例,可以理解为同一个物体与相机距离不同,其大小亦不同,必须将其缩放到一定大小才方便识别,该参数指定每次缩放的比例

minNeighbors:对特征检测点周边多少有效点同时检测,这样可避免因选取的特征检测点太小而导致遗漏

minSize:特征检测点的最小值

对同一个画面有可能出现多张人脸,因此,我们需要用一个for循环将所有检测到的人脸都读取出来,然后逐个用矩形框框出来,这就是接下来的for语句的作用。Opencv会给出每张人脸在图像中的起始坐标(左上角,x、y)以及长、宽(h、w),我们据此就可以截取出人脸。其中,cv2.rectangle()完成画框的工作,在这里我有意识的外扩了10个像素以框出比人脸稍大一点的区域。cv2.rectangle()函数的最后两个参数一个用于指定矩形边框的颜色,一个用于指定矩形边框线条的粗细程度。

好了,人脸识别的事说清楚了,下一篇该讲讲如何准备训练数据了,只有训练数据足够多,我们的程序才能识别出这是谁,而不是无论青红皂白框个人脸就完事。

总结

以上就是本文关于python实现人脸识别代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:python通过socket实现多个连接并实现ssh功能详解、Python基础练习之用户登录实现代码分享、Python入门之三角函数全解【收藏】等,有什么问题可以随时留言,小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持!

Python 相关文章推荐
Python实现多线程抓取妹子图
Aug 08 Python
详解Python爬虫的基本写法
Jan 08 Python
django1.8使用表单上传文件的实现方法
Nov 04 Python
python实现录音小程序
Oct 26 Python
Python实现提取XML内容并保存到Excel中的方法
Sep 01 Python
浅谈numpy生成数组的零值问题
Nov 12 Python
解决python2 绘图title,xlabel,ylabel出现中文乱码的问题
Jan 29 Python
Python内置random模块生成随机数的方法
May 31 Python
Python爬取爱奇艺电影信息代码实例
Nov 26 Python
Python基于requests库爬取网站信息
Mar 02 Python
Python定时任务APScheduler原理及实例解析
May 30 Python
Opencv python 图片生成视频的方法示例
Nov 18 Python
python生成随机图形验证码详解
Nov 08 #Python
Python爬虫实例爬取网站搞笑段子
Nov 08 #Python
python执行使用shell命令方法分享
Nov 08 #Python
python通过socket实现多个连接并实现ssh功能详解
Nov 08 #Python
Python基础练习之用户登录实现代码分享
Nov 08 #Python
python实现简单中文词频统计示例
Nov 08 #Python
python中如何正确使用正则表达式的详细模式(Verbose mode expression)
Nov 08 #Python
You might like
Yii不依赖Model的表单生成器用法实例
2014/12/04 PHP
PHP MVC框架skymvc支持多文件上传
2016/05/26 PHP
在TP5数据库中四个字段实现无限分类的示例
2019/10/18 PHP
用js实现的自定义的对话框的实现代码
2010/03/21 Javascript
提取字符串中年月日的函数代码
2013/11/05 Javascript
JQuery打造省市下拉框联动效果
2014/05/18 Javascript
js中遍历对象的属性和值的方法
2016/07/27 Javascript
工作中比较实用的JavaScript验证和数据处理的干货(经典)
2016/08/03 Javascript
jquery.Callbacks的实现详解
2016/11/30 Javascript
详解Angular.js中$http拦截器的介绍及使用
2017/07/04 Javascript
Vue组件之高德地图地址选择功能的实例代码
2019/06/21 Javascript
微信小程序报错: thirdScriptError的错误问题
2020/06/19 Javascript
[50:38]DOTA2-DPC中国联赛 正赛 Phoenix vs CDEC BO3 第二场 3月7日
2021/03/11 DOTA
python类继承用法实例分析
2014/10/10 Python
python使用opencv进行人脸识别
2017/04/07 Python
Python 单例设计模式用法实例分析
2019/09/23 Python
python Qt5实现窗体跟踪鼠标移动
2019/12/13 Python
python实现猜数游戏(保存游戏记录)
2020/06/22 Python
基于logstash实现日志文件同步elasticsearch
2020/08/06 Python
python 实现表情识别
2020/11/21 Python
利用canvas实现图片下载功能来实现浏览器兼容问题
2019/05/31 HTML / CSS
vue实现倒计时功能
2021/03/24 Vue.js
实习教师个人的自我评价
2013/11/08 职场文书
档案管理员岗位职责
2013/12/01 职场文书
新品发布会主持词
2014/04/02 职场文书
小学一年级学生评语
2014/04/22 职场文书
《欢乐的泼水节》教学反思
2014/04/22 职场文书
企业文化宣传标语
2014/06/09 职场文书
公司离职证明标准样本
2014/10/05 职场文书
工作表扬信范文
2015/01/17 职场文书
小学教师工作总结2015
2015/04/07 职场文书
拔河比赛队名及霸气口号
2015/12/24 职场文书
CSS3通过var()和calc()函数实现动画特效
2021/03/30 HTML / CSS
golang 定时任务方面time.Sleep和time.Tick的优劣对比分析
2021/05/05 Golang
MySQL如何使备份得数据保持一致
2022/05/02 MySQL
2022微信温控新功能上线
2022/05/09 数码科技