基于python3 OpenCV3实现静态图片人脸识别

本文采用OpenCV3和Python3 来实现静态图片的人脸识别,采用的是Haar文件级联。

首先需要将OpenCV3源代码中找到data文件夹下面的haarcascades文件夹里面包含了所有的OpenCV的人脸检测的XML文件，这些文件可以用于检测静态，视频文件，摄像头视频流中的人脸，找到haarcascades文件夹后，复制里面的XML文件，在你新建的Python脚本文件目录里面建一个名为cascades的文件夹，并把复制的XML文件粘贴到新建的文件夹中一些有人脸的的图片，这个大家可以自行百度。

创建一个识别人脸的函数detect()

def detect(img):
 #函数声明了一个face_cascade的变量，该变量为CascadeClassifier的对象，用于检测人脸（frontalface）
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
 #进行灰度化处理
 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 #进行实际的人脸检测，传递参数是scaleFactor和minNeighbor,分别表示人脸检测过程中每次迭代时图像的压缩率和每个人脸矩形保留近邻数目的最小值
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
 for (x,y,w,h) in faces:
 #依次提取faces变量中的值来画矩形
 img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,255),2)
 cv2.imshow('face_track',img)
 #避免图形窗口关闭
 cv2.waitKey(0)

上面就是主要的函数，当然你也可以不用函数，直接写在while循环里面，下面是完整的程序代码

import cv2

filename = cv2.imread('face_2.jpg')

def detect(img):
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
 for (x,y,w,h) in faces:
 img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,255),2)
 cv2.imshow('face_track',img)
 cv2.waitKey(0)

if __name__ == "__main__":
 detect(filename)

运行结果

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 如何使用Python进行OCR识别图片中的文字

    朋友需要一个工具,将图片中的文字提取出来.我帮他在网上找了一些OCR的应用,都不好用.所以准备自己研究,写一个Web APP供他使用. OCR1,全称Optical character recognition,或者optical character reader,中文译名叫做光学文字识别.它是把图像文件中的手写文本,打印文本转换为机器编码文本的一种方法. OCR技术广泛用于识别打印纸张中的文字数据 -- 比如护照,支票,银行声明,收据,统计表单,邮件等.OCR的早期版本,需要对图片中的每个文字都

  • python实现识别相似图片小结

    python实现识别相似图片小结

    文章简介 在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系. 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向. 如有错误,请多包涵和多多指教. 参考的文章和图片来源会在底部一一列出. 以及本篇文章所用的代码都会在底下给出github地址. 安装相关库 python用作图像处理的相关库主要有openCV(C++编写,提供了python语言的接口),PIL,

  • 利用Python实现简单的相似图片搜索的教程

    利用Python实现简单的相似图片搜索的教程

    大概五年前吧,我那时还在为一家约会网站做开发工作.他们是早期创业公司,但他们也开始拥有了一些稳定用户量.不像其他约会网站,这家公司向来以洁身自好为主要市场形象.它不是一个供你鬼混的网站--是让你能找到忠实伴侣的地方. 由于投入了数以百万计的风险资本(在US大萧条之前),他们关于真爱并找寻灵魂伴侣的在线广告势如破竹.Forbes(福布斯,美国著名财经杂志)采访了他们.全国性电视节目也对他们进行了专访.早期的成功促成了事业起步时让人垂涎的指数级增长现象--他们的用户数量以每月加倍的速度增长.对他们而

  • Python2比较当前图片跟图库哪个图片相似的方法示例

    本文实例讲述了Python2比较当前图片跟图库哪个图片相似的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2019年7月22日 ''' from selenium import webdriver from time import sleep from PIL import Image import random import os import cv2 import numpy as np url ="URL"

  • Python实现识别图片内容的方法分析

    本文实例讲述了Python实现识别图片内容的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: python识别图片内容. 这里我的环境为windows64位,python2.7.14 需要用到PIL模块和tesseract模块. 首先需要安装pip包管理,安装方法可参考附录windows下安装python包管理器pip 安装PIL模块: pip install Pillow tesseract模块安装: pip install pytesseract 安装识别引擎和中文语言包,点击此处本站下载. 下载完成

  • Python实现图片滑动式验证识别方法

    Python实现图片滑动式验证识别方法

    1 abstract 验证码作为一种自然人的机器人的判别工具,被广泛的用于各种防止程序做自动化的场景中.传统的字符型验证安全性已经名存实亡的情况下,各种新型的验证码如雨后春笋般涌现.目前最常见的一种形式就是"滑动拼图式" 2 内容概述 关于滑动式验证,最早由国内某网络安全公司首次提出的行为式验证,以滑动拼图解锁的方式呈现在世人面前.然后大概过了好几年之后,各种各样的滑动式验证产品都出来了,那么这些看似一样的产品,它们的安全性到底如何呢? 本文特意挑选出了一些后来者的小厂商的滑动式验证来

  • python 识别图片中的文字信息方法

    最近朋友需要一个可以识别图片中的文字的程序,以前做过java验证码识别的程序: 刚好最近在做一个python项目,所以顺便用Python练练手 1.需要的环境: 2.7或者3.4版本的python 2.需要安装pytesseract库 依赖PIL和tesseract-ocr库 本地环境是ubuntu,下面说一下 具体步骤: 2.7 1.安装PIL: 直接使用pip 安装: pip install Pillow 2.安装tesseract-ocr: apt-get install tesserac

  • Python编程实现的图片识别功能示例

    本文实例讲述了Python编程实现的图片识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 安装PIL,官方没有WIN64位,Pillow替代 pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl 2. 安装Pytesser 下载pytesser_v0.0.1.zip,解压后复制进Python27\Lib\site-packges\pytesser路径下,无pytesser则新建 在Python27\Lib\site-packges\pytesser中新

  • python好玩的项目—色情图片识别代码分享

    python好玩的项目—色情图片识别代码分享

    一.实验简介 本实验将使用 Python3 去识别图片是否为色情图片,我们会使用到 PIL 这个图像处理库,会编写算法来划分图像的皮肤区域 1.1. 知识点 Python 3 的模块的安装 Python 3 基础知识 肤色像素检测与皮肤区域划分算法 Pillow模块的使用 argparse 模块的使用 1.2. 效果展示 二.实验步骤 2.1. 安装包 PIL 2009年之后就没有更新了,也不支持 Python3 ,于是有了 Alex Clark 领导的公益项目 Pillow,Pillow 是一

  • Python+Opencv识别两张相似图片

    Python+Opencv识别两张相似图片

    在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系. 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向. 看到一篇博客是介绍这个,但他用的是PIL中的Image实现的,感觉比较麻烦,于是利用Opencv库进行了更简洁化的实现. 相关背景 要识别两张相似图像,我们从感性上来谈是怎么样的一个过程?首先我们会区分这两张相片的类型,例如是风景照,还是人物照.风景照中

  • Python比较两个图片相似度的方法

    本文实例讲述了Python比较两个图片相似度的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这段代码实用pil模块比较两个图片的相似度,根据实际实用,代码虽短但效果不错,还是非常靠谱的,前提是图片要大一些,太小的图片不好比较.附件提供完整测试代码和对比用的图片. 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python # Filename: histsimilar.py # -*- coding: utf-8 -*- import Image def make_regalur_image(img

随机推荐