一、文章概述

本文將要講述的是Python環(huán)境下如何用OpenCV檢測(cè)人臉，本文的主要內(nèi)容分為：

1、檢測(cè)圖片中的人臉

2、實(shí)時(shí)檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的人臉

3、用運(yùn)設(shè)備的攝像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉

二：準(zhǔn)備工作

提前做的準(zhǔn)備：

安裝好Python3

下載安裝OpenCV庫(kù)，方法是

pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi/simple

下載特征數(shù)據(jù)HAAR和LBP，這兩種數(shù)據(jù)都能實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉特征的提取，HAAR大多是小數(shù)計(jì)算所以運(yùn)算速度較慢，LBP大多是整數(shù)計(jì)算運(yùn)行速度較快。如圖所示，本次實(shí)例用紅框中的文本，其他的文本，比如第一個(gè)haarcascade_eye.xml是眼睛識(shí)別的文本，我們下次再用。

（1）代碼和說(shuō)明

import cv2 as cvimport numpy as npdef face_detect_demo():#人臉檢測(cè)函數(shù) gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)#把圖片變成灰度圖片，因?yàn)槿四樀奶卣餍枰诨叶葓D像中查找 #以下分別是HAAR和LBP特征數(shù)據(jù)，任意選擇一種即可，注意：路徑中的‘/’和‘’是有要求的 # 通過(guò)級(jí)聯(lián)檢測(cè)器 cv.CascadeClassifier，加載特征數(shù)據(jù) # face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml') face_detector = cv.CascadeClassifier( 'D:/pyproject/cv_renlianjiance/lbpcascades/lbpcascade_frontalcatface.xml') #在尺度空間對(duì)圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)，第一個(gè)參數(shù)是哪個(gè)圖片，第二個(gè)參數(shù)是向上或向下的尺度變化，是原來(lái)尺度的1.02倍，第三個(gè)參數(shù)是在相鄰的幾個(gè)人臉檢測(cè)矩形框內(nèi)出現(xiàn)就認(rèn)定成人臉，這里是在相鄰的5個(gè)人臉檢測(cè)框內(nèi)出現(xiàn)，如果圖片比較模糊的話(huà)建議降低一點(diǎn) faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 5) for x, y, w, h in faces:#繪制結(jié)果圖 #rectangle參數(shù)說(shuō)明，要繪制的目標(biāo)圖像，矩形的第一個(gè)頂點(diǎn)，矩形對(duì)角線(xiàn)上的另一個(gè)頂點(diǎn)，線(xiàn)條的顏色，線(xiàn)條的寬度 cv.rectangle(src, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) cv.imshow('result', src)#輸出結(jié)果圖src = cv.imread('D:/pyproject/cv_renlianjiance/cvrenxiangpic/1.jpg')#圖片是JPG和png都可以cv.namedWindow('input image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)#創(chuàng)建繪圖窗口cv.namedWindow('result', cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow('input image', src)face_detect_demo()cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()#作用是能正常關(guān)閉繪圖窗口

（2）結(jié)果展示

2、視頻中的人臉檢測(cè)

（1）代碼和說(shuō)明

import cv2 as cvimport numpy as npdef face_detect_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml') face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/lbpcascades/lbpcascade_frontalcatface.xml') faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 5) for x, y, w, h in faces: cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) cv.imshow('result', image)capture = cv.VideoCapture('D:/pyproject/cv_renlianjiance/video/1.mp4')cv.namedWindow('result', cv.WINDOW_AUTOSIZE)while (True): #按幀讀取視頻，ret,frame是獲cap.read()方法的兩個(gè)返回值。其中ret是布爾值，如果讀取幀是正確的則返回True，如果文件讀取到結(jié)尾，它的返回值就為False。frame就是每一幀的圖像，是個(gè)三維矩陣。 ret, frame = capture.read() # cv.flip函數(shù)表示圖像翻轉(zhuǎn)，沿y軸翻轉(zhuǎn), 0: 沿x軸翻轉(zhuǎn), <0: x、y軸同時(shí)翻轉(zhuǎn) frame = cv.flip(frame, 1) face_detect_demo(frame) #waitKey（）方法本身表示等待鍵盤(pán)輸入，參數(shù)是1，表示延時(shí)1ms切換到下一幀圖像，對(duì)于視頻而言； c = cv.waitKey(10) if c == 27:#當(dāng)鍵盤(pán)按下‘ESC’退出程序 break#cv.waitKey(0)參數(shù)為0，如cv2.waitKey(0)只顯示當(dāng)前幀圖像，相當(dāng)于視頻暫停,；cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()#作用是能正常關(guān)閉繪圖窗口

（2）結(jié)果展示

3、利用設(shè)備上的攝像頭進(jìn)行人臉檢測(cè)，其實(shí)和2中的代碼一樣，只是打開(kāi)攝像頭，而不是讀取視頻文件

代碼和說(shuō)明

import cv2 as cvimport numpy as npdef face_detect_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml') face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/lbpcascades/lbpcascade_frontalcatface.xml') faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 5) for x, y, w, h in faces: cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) cv.imshow('result', image)capture = cv.VideoCapture(0)#其中的0表示電腦中的第一個(gè)相機(jī)cv.namedWindow('result', cv.WINDOW_AUTOSIZE)while (True): #按幀讀取視頻，ret,frame是獲cap.read()方法的兩個(gè)返回值。其中ret是布爾值，如果讀取幀是正確的則返回True，如果文件讀取到結(jié)尾，它的返回值就為False。frame就是每一幀的圖像，是個(gè)三維矩陣。 ret, frame = capture.read() # cv.flip函數(shù)表示圖像翻轉(zhuǎn)，沿y軸翻轉(zhuǎn), 0: 沿x軸翻轉(zhuǎn), <0: x、y軸同時(shí)翻轉(zhuǎn) frame = cv.flip(frame, 1) face_detect_demo(frame) #waitKey（）方法本身表示等待鍵盤(pán)輸入，參數(shù)是1，表示延時(shí)1ms切換到下一幀圖像，對(duì)于視頻而言； c = cv.waitKey(10) if c == 27:#當(dāng)鍵盤(pán)按下‘ESC’退出程序 break#cv.waitKey(0)參數(shù)為0，如cv2.waitKey(0)只顯示當(dāng)前幀圖像，相當(dāng)于視頻暫停,；cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()#作用是能正常關(guān)閉繪圖窗口

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