Python下应用opencv 实现人脸检测功能

使用OpenCV's Haar cascades作为人脸检测，因为他做好了库，我们只管使用。

代码简单，除去注释，总共有效代码只有10多行。

所谓库就是一个检测人脸的xml 文件，可以网上查找，下面是一个地址：

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml

如何构造这个库，学习完本文后可以参考：

http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html

https://www.instructables.com/id/Create-OpenCV-Image-Classifiers-Using-Python/

知道构造库，就可以检测各种你想要检测的东西了。

人脸检测不是人脸识别，但是人脸识别的前提。

运行效果如下：

前提：

这个原始代码来自 https://www.pyimagesearch.com/2016/11/21/raspbian-opencv-pre-configured-and-pre-installed/ 的一个教学讲稿。

你需要下载haarcascade_frontalface_default.xml 以及准备你要检测的文件，我这里是family.jpg，放在python 文件detect_faces.py 所在目录（工作目录）的子目录images下。haarcascade_frontalface_default.xml是放在工作目录。

如果加上摄像头连接程序，也可实时检测，另文介绍。

代码1介绍

导入库，并做命令行参数处理。你在命令行可以输入如下：

python detect_faces.py --image image/family.jpg  --detector haarcascade_frontalface_default.xml

我在程序中都有缺省参数处理，你如果集成测试或命令行不输参数的话，就要修改好你的缺省值。

这样命令行就是python detect_faces.py ，同时也可以输入命令行输入参数。

# USAGE 使用方法是：
# python detect_faces.py --image images/family.jpg \
# --detector haarcascade_frontalface_default.xml
# import the necessary packages 输入包
# import imutils
import argparse
import cv2
# construct the argument parser and parse the arguments //构造命令行参数分析
# 为了集成测试，或者命令行输入的简单，这里都有缺省参数
#image 是 images/family.jpg
#detector 是 haarcascade_frontalface_default.xml
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", default='images/family.jpg',
 help="path to the input image")
ap.add_argument("-d", "--detector", default='haarcascade_frontalface_default.xml',
 help="path to Haar cacscade face detector")
args = vars(ap.parse_args())
 导入图形文件，并灰度处理
# load our image and convert it to grayscale 导入图形文件，并灰度化
image = cv2.imread(args["image"])
#image =imutils.resize(image,width=800)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
导入检测文件，检测图中人脸，显示检测到的人脸数
# load the face detector and detect faces in the image
# 导入脸部检测文件
detector = cv2.CascadeClassifier(args["detector"])
#检测图形中的脸部
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=9,
 minSize=(40, 40), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#显示检测到的人脸数目
print("[INFO] detected {} faces".format(len(rects)))
 循环，绘图每个检测到的人脸框，并图形显示
# load the face detector and detect faces in the image
# 导入脸部检测
detector = cv2.CascadeClassifier(args["detector"])
#检测图形中的脸部
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=9,
 minSize=(40, 40), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#显示检测到的人脸数目
print("[INFO] detected {} faces".format(len(rects)))

最后串接所有代码如下：

# USAGE 使用方法是：
# python detect_faces.py --image images/family.jpg \
# --detector haarcascade_frontalface_default.xml
# import the necessary packages 输入包
# import imutils 如果需要成比例缩放图形才需要，这里不需要
import argparse
import cv2
# construct the argument parser and parse the arguments //构造命令行参数分析
# 为了集成测试，或者命令行输入的简单，这里都有缺省参数
#image 是 images/family.jpg
#detector 是 haarcascade_frontalface_default.xml
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", default='images/family.jpg',
 help="path to the input image")
ap.add_argument("-d", "--detector", default='haarcascade_frontalface_default.xml',
 help="path to Haar cacscade face detector")
args = vars(ap.parse_args())
# load our image and convert it to grayscale 导入图形文件，并灰度化
image = cv2.imread(args["image"])
#image =imutils.resize(image,width=800)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# load the face detector and detect faces in the image
# 导入脸部检测文件
detector = cv2.CascadeClassifier(args["detector"])
#检测图形中的脸部
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=9,
 minSize=(40, 40), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#显示检测到的人脸数目
print("[INFO] detected {} faces".format(len(rects)))
# loop over the bounding boxes and draw a rectangle around each face
# 循环rects,绘图每个检测到的人脸框
for (x, y, w, h) in rects:
 cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# show the detected faces
cv2.imshow("Faces", image)
cv2.waitKey(0)

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python下应用opencv 实现人脸检测功能,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持！
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