人脸检测与是人工智能的一部分,现在的人脸识别有传统的人脸识别技术以及神经网路两种,不论哪种在人脸识别的准确率都不是100%,人脸识别的难度在算法上已经很成熟了,识别率也是非常的高,限制在于输入数据的不可靠性,例如传输画质损失,录入设备的采样品质太差,另外光线环境也是影响人脸识别的一个因素,太强或者太弱的光线都会使得人脸识别准确率下降。
本次实验使用的是基于Haar特征的AdaBoost分类器来实现人脸检测
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# -*- coding: UTF-8 -*- """ opencv实现人脸识别 参考: xml 来源 """ import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath = "./img/huge1.jpg" image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ''' # 获取人脸识别训练数据 对于人脸特征的一些描述,opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据, 就可以感知读取到的图片上的特征,进而对图片进行人脸识别。 xml数据下载, ''' face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r './resSet/haarcascade_frontalface_default.xml' ) leye_cascade = cv2.CascadeClassifier(r './resSet/haarcascade_lefteye_2splits.xml' ) reye_cascade = cv2.CascadeClassifier(r './resSet/haarcascade_righteye_2splits.xml' ) eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(r './resSet/haarcascade_eye.xml' ) #cv2.namedWindow("img",0); # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.15 , minNeighbors = 5 , minSize = ( 5 , 5 ), ) eyes = eye_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.15 , minNeighbors = 3 , minSize = ( 3 , 3 ), ) # 我们可以随意的指定里面参数的值,来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。 # 处理人脸探测的结果 print ( "发现{0}个人脸!" . format ( len (faces))) #标识人脸 for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(image,(x,y),(x w,y h),( 0 , 255 , 0 ), 2 ) cv2.rectangle(gray, (x, y), (x w, y h), ( 0 , 255 , 0 ), 2 ) roi_face = gray[y:y h, x:x w] roi_color = image[y:y h, x:x w] # 框住眼睛 为了减少运算量 把脸部作为输入 eyes = eye_cascade.detectMultiScale( roi_face, scaleFactor = 1.66 , minNeighbors = 6 , minSize = ( 6 , 5 ), ) for (e_x, e_y, e_w, e_h) in eyes: cv2.rectangle(roi_color, (e_x, e_y), (e_x e_w, e_y e_h), ( 0 , 255 , 0 ), 2 ) cv2.rectangle(roi_face, (e_x, e_y), (e_x e_w, e_y e_h), ( 0 , 255 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( "img" ,image) cv2.imshow( "gray" ,gray) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
运行效果如图(注意图片要自己选一张,直接网络百度就行):
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