人工智能之视觉领域 计算机视觉 第十四章 人脸检测

人工智能之视觉领域

第十四章 人脸检测

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文章目录

• 人工智能之视觉领域
• 前言：人脸检测
• • [1. 通俗理解：什么是人脸检测？](#1. 通俗理解：什么是人脸检测？)
  • [2. 核心原理：Haar 级联分类器](#2. 核心原理：Haar 级联分类器)
  • • [2.1 什么是 Haar 特征？](#2.1 什么是 Haar 特征？)
    • [2.2 什么是"级联"？](#2.2 什么是“级联”？)
  • [3. OpenCV 内置的人脸模型](#3. OpenCV 内置的人脸模型)
  • • 常用模型列表：
  • [4. 人脸检测完整流程（Mermaid 图）](#4. 人脸检测完整流程（Mermaid 图）)
  • [5. 核心函数详解](#5. 核心函数详解)
  • • [5.1 加载分类器](#5.1 加载分类器)
    • [5.2 检测人脸：`detectMultiScale()`](#5.2 检测人脸：detectMultiScale())
  • [6. 完整代码实战](#6. 完整代码实战)
  • • [示例 1：静态图像人脸检测](#示例 1：静态图像人脸检测)
    • [示例 2：实时视频人脸检测](#示例 2：实时视频人脸检测)
  • [7. 高级技巧与优化](#7. 高级技巧与优化)
  • • [🔧 技巧1：多角度人脸检测（正脸 + 侧脸）](#🔧 技巧1：多角度人脸检测（正脸 + 侧脸）)
    • [🔧 技巧2：性能优化](#🔧 技巧2：性能优化)
  • [8. 局限性与现代替代方案](#8. 局限性与现代替代方案)
  • • [⚠️ Haar 级联的缺点：](#⚠️ Haar 级联的缺点：)
    • [🆕 现代替代方案（进阶）：](#🆕 现代替代方案（进阶）：)
  • [✅ 本章总结](#✅ 本章总结)
• 资料关注

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前言：人脸检测

学习目标：掌握使用 OpenCV 内置的 Haar 级联分类器从图像或视频中实时检测人脸，并能扩展到眼睛、嘴巴等面部特征，为后续人脸识别、表情分析等任务打下基础。

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1. 通俗理解：什么是人脸检测？

想象你用手机拍照时：

• 相机会自动框出画面中所有人的脸
• 甚至能对焦在眼睛上

✅ 人脸检测 = 在图像中找出"哪里有人脸"

• 输出：一个或多个矩形框（bounding box）
• 注意：只找位置，不识身份（那是"人脸识别"的任务）

这是几乎所有美颜、刷脸支付、视频会议系统的第一步！

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2. 核心原理：Haar 级联分类器

2.1 什么是 Haar 特征？

由 Paul Viola 和 Michael Jones 于 2001 年提出，是一种基于边缘、线、中心-surround等简单模式的特征：

• 类似黑白滤波器（如"眼睛区域比脸颊暗"）
• 计算快（使用积分图加速）

💡 这些特征本身很弱，但通过 AdaBoost 算法组合成强分类器

2.2 什么是"级联"？

• 将多个弱分类器串联起来
• 每一级快速排除明显不是人脸的区域
• 只有通过所有级的区域才被判定为人脸

✅ 优点 ：速度快，适合实时应用

⚠️ 缺点：对侧脸、遮挡、低光照效果较差

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3. OpenCV 内置的人脸模型

OpenCV 自带预训练的 XML 模型文件，位于：

cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'

常用模型列表：

功能	文件名
正脸检测	haarcascade_frontalface_default.xml（最常用）
侧脸检测	haarcascade_profileface.xml
眼睛检测	haarcascade_eye.xml
微笑检测	haarcascade_smile.xml
上半身	haarcascade_upperbody.xml

📌 所有模型都基于 Haar 特征 + 级联分类器

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4. 人脸检测完整流程（Mermaid 图）

是
否
输入: 图像或视频帧
转为灰度图

cvtColor(..., COLOR_BGR2GRAY)
加载 Haar 分类器

cv2.CascadeClassifier()
detectMultiScale(gray, ...)
检测到人脸?
遍历每个人脸框

(x, y, w, h)
显示'No face'
绘制矩形框

cv2.rectangle()
可选: 检测眼睛/嘴巴
显示结果

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5. 核心函数详解

5.1 加载分类器

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

⚠️ 务必检查是否加载成功：

if face_cascade.empty():
    raise IOError("无法加载分类器")

5.2 检测人脸：detectMultiScale()

faces = face_cascade.detectMultiScale(
    image=gray,
    scaleFactor=1.1,
    minNeighbors=5,
    minSize=(30, 30)
)

参数	说明	调整建议
scaleFactor	图像缩放比例（每次缩小多少）	1.05~1.3值小 → 精度高但慢
minNeighbors	每个候选框需有多少个邻居	3~6值大 → 误检少，可能漏检
minSize	最小人脸尺寸（宽高）	(30, 30) 防止检测噪点
maxSize	最大人脸尺寸（可选）	限制过大区域

🔍 返回值：[(x, y, w, h), ...] ------ 人脸矩形列表

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6. 完整代码实战

示例 1：静态图像人脸检测

import cv2

# 1. 加载分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')

# 2. 读取图像
img = cv2.imread('group_photo.jpg')
if img is None:
    # 创建测试图
    img = cv2.imread('lena.jpg') or cv2.imread(cv2.samples.findFile('lena.jpg'))

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 3. 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.1,
    minNeighbors=5,
    minSize=(30, 30)
)

print(f"✅ 检测到 {len(faces)} 张人脸")

# 4. 绘制人脸框 + 眼睛
for (x, y, w, h) in faces:
    # 画人脸矩形（蓝色）
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
    
    # 在人脸区域内检测眼睛（提高精度）
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=10)
    
    for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
        # 画眼睛矩形（绿色）
        cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 255, 0), 2)

# 5. 显示结果
cv2.imshow('Face and Eye Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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示例 2：实时视频人脸检测

import cv2

# 加载分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
smile_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_smile.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        # 画人脸框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
        
        # 在人脸区域检测微笑
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        smiles = smile_cascade.detectMultiScale(
            roi_gray,
            scaleFactor=1.8,
            minNeighbors=20,
            minSize=(25, 25)
        )
        
        if len(smiles) > 0:
            cv2.putText(frame, "Smiling!", (x, y - 10),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('Real-time Face Detection', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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7. 高级技巧与优化

🔧 技巧1：多角度人脸检测（正脸 + 侧脸）

# 加载两个模型
frontal_face = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
profile_face = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_profileface.xml')

# 检测正脸
faces1 = frontal_face.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)

# 检测侧脸（原图 + 水平翻转图）
faces2 = profile_face.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
flipped = cv2.flip(gray, 1)
faces3 = profile_face.detectMultiScale(flipped, 1.1, 5)

# 合并结果（注意翻转坐标）
all_faces = list(faces1) + list(faces2)
for (x, y, w, h) in faces3:
    x = gray.shape[1] - x - w  # 翻转回原坐标
    all_faces.append((x, y, w, h))

🔧 技巧2：性能优化

• 缩小图像尺寸 ：cv2.resize() 到 320x240 再检测
• 跳帧处理：每 2~3 帧检测一次
• 关闭非必要特征：如不需要眼睛，就不加载 eye 模型

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8. 局限性与现代替代方案

⚠️ Haar 级联的缺点：

• 对侧脸、遮挡、低光照效果差
• 无法处理密集人脸
• 框不准（边界粗糙）

🆕 现代替代方案（进阶）：

方法	优点	OpenCV 支持
DNN 人脸检测	基于深度学习，精度高	✅ cv2.dnn 模块
MTCNN	多任务，可输出关键点	❌ 需用 TensorFlow/PyTorch
YOLO-Face	实时高精度	❌ 需自定义部署

💡 Haar 仍是入门首选：无需 GPU，部署简单，适合教学和轻量应用。

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✅ 本章总结

步骤	操作	函数
1. 预处理	彩色 → 灰度	cv2.cvtColor(..., COLOR_BGR2GRAY)
2. 加载模型	选择 Haar XML	cv2.CascadeClassifier(path)
3. 检测	获取人脸框	detectMultiScale()
4. 后处理	画框、检测五官	cv2.rectangle()

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