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python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）

时间：2022-01-14 02:05:53类别：脚本大全

python人脸识别实战视频

Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程

前言

随着科技的发展，人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用，手机支付、银行身份验证、手机人脸解锁等等。

识别

废话少说，这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，利用训练好的 haar 特征的 xml 文件，在图片上检测出人脸的坐标，利用这个坐标，我们可以将人脸区域剪切保存，也可以在原图上将人脸框出。

代码实现：

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  • # -*-coding:utf8-*-#
  • import os
  • import cv2
  • from pil import image, imagedraw
  • from datetime import datetime
  •  
  • """
  • 分类器 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
  • 安装模块：pip install pillow pip install opencv-python
  • 博客：https://blog.52itstyle.vip/archives/3771/
  • """
  •  
  •  
  • def detectfaces(image_name):
  •  img = cv2.imread(image_name)
  •  face_cascade = cv2.cascadeclassifier(os.getcwd()+"\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt.xml")
  •  if img.ndim == 3:
  •   gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)
  •  else:
  •   gray = img # if语句：如果img维度为3，说明不是灰度图，先转化为灰度图gray，如果不为3，也就是2，原图就是灰度图
  •  
  •  faces = face_cascade.detectmultiscale(gray, 1.2, 5) # 1.3和5是特征的最小、最大检测窗口，它改变检测结果也会改变
  •  result = []
  •  for (x, y, width, height) in faces:
  •   result.append((x, y, x + width, y + height))
  •  return result
  •  
  •  
  • # 保存人脸图
  • def savefaces(image_name):
  •  faces = detectfaces(image_name)
  •  if faces:
  •   # 将人脸保存在save_dir目录下。
  •   # image模块：image.open获取图像句柄，crop剪切图像(剪切的区域就是detectfaces返回的坐标)，save保存。
  •   save_dir = image_name.split('.')[0] + "_faces"
  •   os.mkdir(save_dir)
  •   count = 0
  •   for (x1, y1, x2, y2) in faces:
  •    file_name = os.path.join(save_dir, str(count) + ".jpg" alt="python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）" border="0" />)
  •    image.open(image_name).crop((x1, y1, x2, y2)).save(file_name)
  •    count += 1
  •  
  •  
  • if __name__ == '__main__':
  •  time1 = datetime.now()
  •  result = detectfaces(os.getcwd()+"\\images\\gaoyuanyuan.jpg" alt="python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）" border="0" />)
  •  time2 = datetime.now()
  •  print("耗时：" + str(time2 - time1))
  •  if len(result) > 0:
  •   print("有人存在！！---》人数为：" + str(len(result)))
  •  else:
  •   print('视频图像中无人！！')
  •  
  •  drawfaces(os.getcwd()+"\\images\\", "hanxue.jpg" alt="python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）" border="0" />
  •  savefaces(os.getcwd()+\\images\\gaoyuanyuan.jpg" alt="python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）" border="0" />
    		•

    识别效果图：

    python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）

    多人识别效果：

    python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）

    经过测试，最终选用了 haarcascade_frontalface_alt.xml 做人脸识别，识别率最高。

    人脸检测分类器对比：

    级联分类器的类型 xml文件名
    人脸检测器（默认） haarcascade_frontalface_default.xml
    人脸检测器（快速的haar） haarcascade_frontalface_alt2.xml
    人脸检测器（tree） haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
    人脸检测器（haar_1） haarcascade_frontalface_alt.xml

    小结

    开源的人脸检测分类器对于标准的人脸识别足够了，要想精确识别比如，侧脸、模糊、光照、遮挡的人脸，只能通过深度机器学习进一步优化识别精度和速度。

    源码

    https://gitee.com/52itstyle/python/tree/master/day09

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对开心学习网的支持。

    原文链接：https://blog.52itstyle.vip/archives/3771/

    标签：
    人脸识别 Python 检测
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