Python中使用opencv-python进行人脸检测
之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行人脸检测的博客。以数字图像处理中经常使用的lena图像为例，如下图所示：
使用OpenCV进行人脸检测十分简单，OpenCV官网给了一个Python人脸检测的示例程序，
objectDetection.py代码如下：
python
from __future__ import print_function
import cv2 as cv
import argparse
def detectAndDisplay(frame):
frame_gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
frame_gray = cv.equalizeHist(frame_gray)
#-- Detect faces
faces = face_cascade.detectMultiScale(frame_gray)
for (x,y,w,h) in faces:
center = (x + w//2, y + h//2)
frame = cv.ellipse(frame, center, (w//2, h//2), 0, 0, 360, (255, 0, 255), 4)
faceROI = frame_gray[y:y+h,x:x+w]
#-- In each face, detect eyes
eyes = eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI)
for (x2,y2,w2,h2) in eyes:
eye_center = (x + x2 + w2//2, y + y2 + h2//2)
radius = int(round((w2 + h2)*0.25))
frame = cv.circle(frame, eye_center, radius, (255, 0, 0 ), 4)
cv.imshow('Capture - Face detection', frame)
parser = argparse.ArgumentParser(description='Code for Cascade Classifier tutorial.')
parser.add_argument('--face_cascade', help='Path to face cascade.', default='data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml')
parser.add_argument('--eyes_cascade', help='Path to eyes cascade.', default='data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml')
parser.add_argument('--camera', help='Camera divide number.', type=int, default=0)
args = parser.parse_args()
face_cascade_name = args.face_cascade
eyes_cascade_name = args.eyes_cascade
face_cascade = cv.CascadeClassifier()
eyes_cascade = cv.CascadeClassifier()
#-- 1. Load the cascades
if not face_cascade.load(cv.samples.findFile(face_cascade_name)):
print('--(!)Error loading face cascade')
exit(0)
if not eyes_cascade.load(cv.samples.findFile(eyes_cascade_name)):
print('--(!)Error loading eyes cascade')
exit(0)
camera_device = args.camera
#-- 2. Read the video stream
cap = cv.VideoCapture(camera_device)
if not cap.isOpened:
print('--(!)Error opening video capture')
exit(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if frame is None:
print('--(!) No captured frame -- Break!')
break
detectAndDisplay(frame)
if cv.waitKey(10) == 27:
break所在目录为D:\env_build\opencv4.9.0\opencv\sources\samples\python\tutorial_code\objectDetection\cascade_classifier\objectDetection.py
人脸识别的背景
人脸识别可以用在身份认证，门禁等场合中，可以通过训练大量的人脸数据获取人脸的特征。但是实际场景可以比较复杂，由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，图像细节变得不稳定；还有戴了口罩、帽子之后对于人脸的检测就变得更麻烦了。Haar 特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每一个 Haar 特征都描述了相邻图像区域的对比模式。例如，边，顶点和细线都能生成具有判别性的特征。
haar级联数据获取
在 sources 的一个文件夹 data/haarcascades。该文件夹包含了所有 OpenCV 的人脸检测的 XML 文件，这些可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到图像中的人脸。如下图所示：
- 人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml
- 人脸检测器（快速 Harr）：haarcascade_frontalface_alt2.xml
- 人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml
- 眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml
- 眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye_2splits.xml
- 身体检测器：haarcascade_fullbody.xml
- 上半身检测器：haarcascade_upperbody.xml
其中，本文中我们使用默认的人脸检测器xml配置文件haarcascade_frontalface_default.xml，可以从https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resources/haarcascade_frontalface_default.xml处下载
资源图片地址
人脸资源图片地址为：https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resources/lena.png
Python中使用opencv-python库进行人脸检测示例代码
示例代码如下所示：
python
import cv2
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("Resources/haarcascade_frontalface_default.xml")
img = cv2.imread("Resources/lena.png")
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(imgGray, 1.1, 4)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)运行结果如下图所示：
使用OpenCV官方的python人脸检测示例代码进行实时人脸和眼睛检测
opencv4.9.0\opencv\sources\samples\python\tutorial_code\objectDetection\cascade_classifier\objectDetection.py修改后的示例代码如下：
python
from __future__ import print_function
import cv2 as cv
import argparse
def detectAndDisplay(frame):
frame_gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
frame_gray = cv.equalizeHist(frame_gray)
#-- Detect faces
faces = face_cascade.detectMultiScale(frame_gray)
for (x,y,w,h) in faces:
center = (x + w//2, y + h//2)
frame = cv.ellipse(frame, center, (w//2, h//2), 0, 0, 360, (255, 0, 255), 4)
faceROI = frame_gray[y:y+h,x:x+w]
#-- In each face, detect eyes
eyes = eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI)
for (x2,y2,w2,h2) in eyes:
eye_center = (x + x2 + w2//2, y + y2 + h2//2)
radius = int(round((w2 + h2)*0.25))
frame = cv.circle(frame, eye_center, radius, (255, 0, 0 ), 4)
cv.imshow('Capture - Face detection', frame)
face_cascade_name = "data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"
eyes_cascade_name = "data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"
face_cascade = cv.CascadeClassifier()
eyes_cascade = cv.CascadeClassifier()
#-- 1. Load the cascades
if not face_cascade.load(cv.samples.findFile(face_cascade_name)):
print('--(!)Error loading face cascade')
exit(0)
if not eyes_cascade.load(cv.samples.findFile(eyes_cascade_name)):
print('--(!)Error loading eyes cascade')
exit(0)
camera_device = 0
#-- 2. Read the video stream
cap = cv.VideoCapture(camera_device)
if not cap.isOpened:
print('--(!)Error opening video capture')
exit(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if frame is None:
print('--(!) No captured frame -- Break!')
break
detectAndDisplay(frame)
if cv.waitKey(10) == 27:
break上述代码从摄像头实时采集数据，使用haar级联人脸正面和眼睛的训练测试结果xml配置文件，对采集到的每一帧图像进行人脸和眼睛的检测，并做椭圆标记，如下图所示：
