Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例之一简单人脸识别-易微帮

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例之一简单人脸识别

一、简单介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

这里使用 Python 基于 OpenCV 进行视觉图像处理，......

人脸检测的两个重要概念：哈尔特征分类器（Haar Feature Classifier）和级联分类器（Cascade Classifier）是用于。

哈尔特征分类器：

定义：哈尔特征分类器是一种基于哈尔特征的机器学习算法，用于检测图像中的对象或特定区域。

原理：哈尔特征是一种基于图像局部特征的数学描述方法，通过对图像中不同区域像素值的差异进行计算，提取出具有区分度的特征。这些特征可以是边缘、线段、角点等。哈尔特征分类器通过训练过程学习到一组有效的特征模式，用于区分目标和非目标区域。

应用：哈尔特征分类器常用于对象检测任务，如人脸检测、眼睛检测等。在训练过程中，通常需要提供正样本（包含目标的图像）和负样本（不包含目标的图像），让分类器学习区分目标和非目标的特征模式。

级联分类器：

定义：级联分类器是一种多级联组成的分类器结构，由多个弱分类器组成，通过级联方式实现目标检测。

原理：级联分类器将多个简单的分类器组合成一个复杂的分类器，每个简单分类器都是一个弱分类器，对目标区域进行初步筛选或过滤。级联分类器通过级联多个弱分类器，每个分类器都负责判断一组特征是否满足条件，通过级联的方式实现高效的目标检测。

应用：级联分类器常用于实时目标检测任务，如人脸检测、车辆检测等。OpenCV 中的 Haar 级联分类器是基于哈尔特征的级联分类器，通过级联多个分类阶段来实现高效的人脸检测。级联分类器的优势在于其高速、高效的检测性能，适用于实时应用场景。

OpenCV 提供了一些已经训练好的级联分类器，这些级联分类器以XML文件的方式保存在以下路径中：

 ...\Python\Lib\site-packages\cv2\data\

路径说明：

　“...\Python\”：Python虚拟机的本地目录。
　“\Lib\site-packages\”：pip安装扩展包的默认目录。
　“\cv2\data\”：OpenCV库的data文件夹。

OpenCV提供了一些经过预训练的人脸检测器模型文件，这些文件通常包含在OpenCV的安装包中。你可以在OpenCV的官方GitHub页面或者OpenCV官方网站的下载页面找到这些模型文件的下载链接。

一般来说，你可以从以下位置获取OpenCV的预训练模型文件：

OpenCV GitHub Release 页面：在 Releases · opencv/opencv · GitHub 找到你需要的版本，然后在下载的压缩包中找到位于 opencv\data 目录下的人脸检测器模型文件。

OpenCV 官方网站下载页面：访问 OpenCV 官方网站 https://opencv.org/releases/ ，下载你需要的版本，并在相应的压缩包中查找人脸检测器模型文件。

请确保下载与你使用的OpenCV版本兼容的模型文件。

1、Github 下载

Releases · opencv/opencv · GitHub

2、Opencv 官网下载

Releases - OpenCV

二、简单人脸识别实现原理

人脸检测是计算机视觉中的一项任务，旨在自动识别图像或视频中的人脸区域。其主要目标是从复杂的图像中准确地定位和识别出人脸，通常通过以下步骤实现：

特征提取：使用图像处理和特征工程技术，提取图像中可能代表人脸的特征，如边缘、纹理等。

分类器训练：利用机器学习或深度学习算法，基于提取的特征训练分类器模型。这些模型能够区分人脸和非人脸区域。

人脸检测：将训练好的分类器应用于图像或视频数据，通过在不同位置、尺度和方向上滑动窗口，并利用分类器识别可能包含人脸的区域，从而完成人脸检测任务。

人脸定位：对检测到的人脸区域进行定位，通常是用矩形框标注人脸位置。

后处理：根据实际需求对检测结果进行进一步处理，如去除重叠框、合并相邻框等。

人脸检测在计算机视觉和人工智能领域有着广泛的应用，包括人脸识别、表情分析、人脸跟踪、人脸融合等方面。

人脸检测的实现原理主要基于哈尔特征分类器和级联分类器（Cascade Classifier）的概念。这些分类器基于机器学习算法，通过训练从大量正样本（包含人脸的图像）和负样本（不包含人脸的图像）中学习人脸特征，并能够在新图像中快速准确地检测人脸。

具体方法如下：

加载分类器模型：首先，需要加载已经训练好的人脸分类器模型。OpenCV提供了训练好的分类器文件，例如haarcascade_frontalface_default.xml，用于人脸检测。

读取图像：将待检测的图像读取为OpenCV的图像对象。

转换为灰度图像：由于人脸检测通常不需要颜色信息，因此将图像转换为灰度图像可以加快处理速度。

人脸检测：利用detectMultiScale函数进行人脸检测。该函数会返回一个矩形列表，每个矩形表示一个检测到的人脸区域的位置和大小。

绘制人脸框：遍历检测到的人脸区域，利用OpenCV提供的绘制函数在原始图像上绘制矩形框，标注出人脸位置。

显示结果：将绘制了人脸框的图像显示出来，或者保存到文件中。

人脸检测过程中，涉及了以下几个关键函数：

cv2.CascadeClassifier()：

功能：加载级联分类器模型。

参数：需要传入训练好的分类器模型的路径。

返回值：返回一个CascadeClassifier对象，用于后续的人脸检测。

detectMultiScale()：

功能：对图像进行多尺度目标检测。

参数：

image：待检测的图像。

scaleFactor：用于缩放图像大小的比例因子，用于在不同尺度下搜索目标。

minNeighbors：指定每个目标至少要被检测到多少次才算是真正的目标。

minSize：目标的最小尺寸。

flags：检测模式。

minSize：目标的最小尺寸。

返回值：返回一个矩形列表，每个矩形表示一个检测到的目标的位置和大小。

cv2.rectangle()：

功能：在图像上绘制矩形框。

参数：

image：要绘制矩形框的图像。

pt1：矩形左上角的坐标。

pt2：矩形右下角的坐标。

color：矩形框的颜色。

thickness：矩形框的线条粗细。

返回值：无。

cv2.putText()：

功能：在图像上绘制文本。

参数：

image：要绘制文本的图像。

text：要绘制的文本内容。

org：文本左下角的坐标。

fontFace：字体类型。

fontScale：字体大小的缩放因子。

color：文本颜色。

thickness：文本线条粗细。

lineType：文本线条类型。

返回值：无。

这些函数是实现人脸检测和在图像上标注人脸框的关键函数，通过它们可以完成人脸检测任务并将结果可视化。

三、简单人脸识别案例实现简单步骤

1、编写代码

2、运行效果

3、具体代码

"""
简单人脸识别
    1、加载分类器模型：首先，需要加载已经训练好的人脸分类器模型。OpenCV提供了训练好的分类器文件，例如haarcascade_frontalface_default.xml，用于人脸检测。
    2、读取图像：将待检测的图像读取为OpenCV的图像对象。
    3、转换为灰度图像：由于人脸检测通常不需要颜色信息，因此将图像转换为灰度图像可以加快处理速度。
    4、人脸检测：利用detectMultiScale函数进行人脸检测。该函数会返回一个矩形列表，每个矩形表示一个检测到的人脸区域的位置和大小。
    5、绘制人脸框：遍历检测到的人脸区域，利用OpenCV提供的绘制函数在原始图像上绘制矩形框，标注出人脸位置。
    6、显示结果：将绘制了人脸框的图像显示出来，或者保存到文件中。
"""


import os
import cv2


def detect_faces(image_path, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)):
    """
    识别图像中的人脸，并绘制人脸轮廓
    :param image_path:(str)输入图像的文件路径
    :param scaleFactor:(float)用于图像尺度补偿的比例因子
    :param minNeighbors:(int)每个候选矩形应该保留的邻近数量
    :param minSize:(tuple)人脸的最小尺寸。
    :return: numpy.ndarray 绘制了人脸轮廓的图像数据；int 检测到的人脸数量
    """
    # 检查图像文件路径是否存在
    if not os.path.isfile(image_path):
        raise FileNotFoundError("Input image file not found.")

    # 加载人脸分类器
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
        r'YourPath\opencv-4.8.0\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml')

    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)

    # 将图像转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=scaleFactor, minNeighbors=minNeighbors,
                                          minSize=minSize)

    # 人脸标签计数
    num = 0

    # 绘制人脸轮廓
    for (x, y, w, h) in faces:
        num += 1
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(image, f'Face {num}', (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

    # 返回带有绘制的人脸轮廓的图像和检测到的人脸数量
    return image, len(faces)


def main():
    # 调用函数并指定输入图像文件路径
    input_image_path = 'Images/FourPeopleFace.jpg'
    detected_image, num_faces = detect_faces(input_image_path)

    # 显示检测到的人脸数量
    print("Number of faces detected:", num_faces)

    # 显示绘制了人脸轮廓的图像
    cv2.imshow('Detected Faces', detected_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    main()

四、注意事项

分类器选择：选择合适的分类器对于人脸检测的准确性至关重要。OpenCV提供了多个预训练好的分类器，可以根据需要选择合适的分类器。
参数调优：detectMultiScale函数接受一些参数，例如scaleFactor、minNeighbors和minSize等，这些参数会影响检测结果的准确性和速度。需要根据实际情况进行调优。
图像预处理：有时候在进行人脸检测之前可能需要对图像进行一些预处理，例如去噪、直方图均衡化等，以提高检测的准确性。
性能优化：人脸检测是一个计算密集型任务，特别是在大型图像上或者实时视频流中。可以通过降低图像分辨率、使用多线程等方法来提高性能。
结果处理：在使用检测结果时，需要注意处理可能出现的错误和异常情况，例如检测不到人脸时的处理方式。

综上所述，人脸检测的实现方法基于分类器模型和图像处理技术，通过识别人脸的特征并在图像中标注出人脸位置来实现。在实现过程中需要注意选择合适的分类器、调优参数、进行必要的图像预处理以及处理检测结果。

附录：

`一、cv2.data.haarcascades` 目录下，一些文件的详细说明

haarcascade_eye.xml：
- 功能：用于检测眼睛的分类器。
- 文件名：haarcascade_eye.xml
- 用途：检测图像或视频中的眼睛区域。
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml：
- 功能：用于检测佩戴眼镜的眼睛的分类器。
- 文件名：haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
- 用途：类似于 haarcascade_eye.xml，但更适用于佩戴眼镜的人群。
haarcascade_frontalface_alt.xml：
- 功能：用于检测正面人脸的分类器。
- 文件名：haarcascade_frontalface_alt.xml
- 用途：检测图像或视频中的正面人脸区域。
haarcascade_frontalface_alt2.xml：
- 功能：用于检测正面人脸的分类器，改进版本。
- 文件名：haarcascade_frontalface_alt2.xml
- 用途：与 haarcascade_frontalface_alt.xml 类似，但改进了性能和准确性。
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml：
- 功能：用于检测正面人脸的分类器，基于 Haar 特征的树形结构。
- 文件名：haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
- 用途：与 haarcascade_frontalface_alt.xml 类似，但使用了不同的检测算法。
haarcascade_frontalface_default.xml：
- 功能：用于检测正面人脸的分类器，默认版本。
- 文件名：haarcascade_frontalface_default.xml
- 用途：与 haarcascade_frontalface_alt.xml 类似，是默认的人脸检测模型。
haarcascade_profileface.xml：
- 功能：用于检测侧面人脸的分类器。
- 文件名：haarcascade_profileface.xml
- 用途：检测图像或视频中的侧面人脸区域。

这些 XML 文件包含了在大量正样本（带有目标）和负样本（不带目标）上进行训练后得到的分类器模型。加载这些模型后，可以用于检测图像或视频中的目标区域。

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例之一简单人脸识别