Python中基于Opencv怎么实现人脸识别
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检测人脸。这应该是最基本的，给我们一张图片，我们要先检测出人脸的区域，然后才能
进行操作，opencv已经内置了很多分类检测器，我们这次用haar：
def detect_face(img):
#将测试图像转换为灰度图像，因为opencv人脸检测器需要灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加载OpenCV人脸检测分类器Haar
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
#检测多尺度图像，返回值是一张脸部区域信息的列表（x,y,宽,高）
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
# 如果未检测到面部，则返回原始图像
if (len(faces) == 0):
return None, None
#目前假设只有一张脸，xy为左上角坐标，wh为矩形的宽高
(x, y, w, h) = faces[0]
#返回图像的正面部分
return gray[y:y + w, x:x + h], faces[0]
2.有了数据集和检测人脸的功能后，我们就可以进行预训练了，最后返回所有训练图片的人脸检测信息和标签：
# 该函数将读取所有的训练图像，从每个图像检测人脸并将返回两个相同大小的列表，分别为脸部信息和标签
def prepare_training_data(data_folder_path):
# 获取数据文件夹中的目录（每个主题的一个目录）
dirs = os.listdir(data_folder_path)
# 两个列表分别保存所有的脸部和标签
faces = []
labels = []
# 浏览每个目录并访问其中的图像
for dir_name in dirs:
# dir_name(str类型)即标签
label = int(dir_name)
# 建立包含当前主题主题图像的目录路径
subject_dir_path = data_folder_path + "/" + dir_name
# 获取给定主题目录内的图像名称
subject_images_names = os.listdir(subject_dir_path)
# 浏览每张图片并检测脸部，然后将脸部信息添加到脸部列表faces[]
for image_name in subject_images_names:
# 建立图像路径
image_path = subject_dir_path + "/" + image_name
# 读取图像
image = cv2.imread(image_path)
# 显示图像0.1s
cv2.imshow("Training on image...", image)
cv2.waitKey(100)
# 检测脸部
face, rect = detect_face(image)
# 我们忽略未检测到的脸部
if face is not None:
#将脸添加到脸部列表并添加相应的标签
faces.append(face)
labels.append(label)
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
#最终返回值为人脸和标签列表
return faces, labels
3.有了脸部信息和对应标签后，我们就可以使用opencv自带的识别器来进行训练了：
#调用prepare_training_data（）函数
faces, labels = prepare_training_data("training_data")
#创建LBPH识别器并开始训练，当然也可以选择Eigen或者Fisher识别器
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.train(faces, np.array(labels))
4.训练完毕后就可以进行预测了，在这之前我们可以设定一下预测的格式，包括用矩形框框出人脸并标出其名字，当然最后别忘了建立标签与真实姓名直接的映射表：
#根据给定的（x，y）坐标和宽度高度在图像上绘制矩形 def draw_rectangle(img, rect): (x, y, w, h) = rect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (128, 128, 0), 2) # 根据给定的（x，y）坐标标识出人名 def draw_text(img, text, x, y): cv2.putText(img, text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (128, 128, 0), 2) #建立标签与人名的映射列表（标签只能为整数） subjects = ["jiaju", "jiaqiang"]
5.现在就可以定义我们的预测函数了：
# 此函数识别传递的图像中的人物并在检测到的脸部周围绘制一个矩形及其名称 def predict(test_img): #生成图像的副本，这样就能保留原始图像 img = test_img.copy() #检测人脸 face, rect = detect_face(img) #预测人脸 label = face_recognizer.predict(face) # 获取由人脸识别器返回的相应标签的名称 label_text = subjects[label[0]] # 在检测到的脸部周围画一个矩形 draw_rectangle(img, rect) # 标出预测的名字 draw_text(img, label_text, rect[0], rect[1] - 5) #返回预测的图像 return img
6.最后使用我们test_data中的图片进行预测并显示最终效果：
#加载测试图像
test_img1 = cv2.imread("test_data/test1.jpg")
test_img2 = cv2.imread("test_data/test2.jpg")
#执行预测
predicted_img1 = predict(test_img1)
predicted_img2 = predict(test_img2)
#显示两个图像
cv2.imshow(subjects[0], predicted_img1)
cv2.imshow(subjects[1], predicted_img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这就是人脸识别最基本的流程，后续还会进一步的研究，下一篇我们将讨论本次实验的一些细节和注意事项，算是对本篇的一次挖掘和总结吧。最后附上完整代码：
# # -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import os
import numpy as np
# 检测人脸
def detect_face(img):
#将测试图像转换为灰度图像，因为opencv人脸检测器需要灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加载OpenCV人脸检测分类器Haar
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
#检测多尺度图像，返回值是一张脸部区域信息的列表（x,y,宽,高）
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
# 如果未检测到面部，则返回原始图像
if (len(faces) == 0):
return None, None
#目前假设只有一张脸，xy为左上角坐标，wh为矩形的宽高
(x, y, w, h) = faces[0]
#返回图像的正面部分
return gray[y:y + w, x:x + h], faces[0]
# 该函数将读取所有的训练图像，从每个图像检测人脸并将返回两个相同大小的列表，分别为脸部信息和标签
def prepare_training_data(data_folder_path):
# 获取数据文件夹中的目录（每个主题的一个目录）
dirs = os.listdir(data_folder_path)
# 两个列表分别保存所有的脸部和标签
faces = []
labels = []
# 浏览每个目录并访问其中的图像
for dir_name in dirs:
# dir_name(str类型)即标签
label = int(dir_name)
# 建立包含当前主题主题图像的目录路径
subject_dir_path = data_folder_path + "/" + dir_name
# 获取给定主题目录内的图像名称
subject_images_names = os.listdir(subject_dir_path)
# 浏览每张图片并检测脸部，然后将脸部信息添加到脸部列表faces[]
for image_name in subject_images_names:
# 建立图像路径
image_path = subject_dir_path + "/" + image_name
# 读取图像
image = cv2.imread(image_path)
# 显示图像0.1s
cv2.imshow("Training on image...", image)
cv2.waitKey(100)
# 检测脸部
face, rect = detect_face(image)
# 我们忽略未检测到的脸部
if face is not None:
#将脸添加到脸部列表并添加相应的标签
faces.append(face)
labels.append(label)
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
#最终返回值为人脸和标签列表
return faces, labels
#调用prepare_training_data（）函数
faces, labels = prepare_training_data("training_data")
#创建LBPH识别器并开始训练，当然也可以选择Eigen或者Fisher识别器
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.train(faces, np.array(labels))
#根据给定的（x，y）坐标和宽度高度在图像上绘制矩形
def draw_rectangle(img, rect):
(x, y, w, h) = rect
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (128, 128, 0), 2)
# 根据给定的（x，y）坐标标识出人名
def draw_text(img, text, x, y):
cv2.putText(img, text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (128, 128, 0), 2)
#建立标签与人名的映射列表（标签只能为整数）
subjects = ["jiaju", "jiaqiang"]
# 此函数识别传递的图像中的人物并在检测到的脸部周围绘制一个矩形及其名称
def predict(test_img):
#生成图像的副本，这样就能保留原始图像
img = test_img.copy()
#检测人脸
face, rect = detect_face(img)
#预测人脸
label = face_recognizer.predict(face)
# 获取由人脸识别器返回的相应标签的名称
label_text = subjects[label[0]]
# 在检测到的脸部周围画一个矩形
draw_rectangle(img, rect)
# 标出预测的名字
draw_text(img, label_text, rect[0], rect[1] - 5)
#返回预测的图像
return img
#加载测试图像
test_img1 = cv2.imread("test_data/test1.jpg")
test_img2 = cv2.imread("test_data/test2.jpg")
#执行预测
predicted_img1 = predict(test_img1)
predicted_img2 = predict(test_img2)
#显示两个图像
cv2.imshow(subjects[0], predicted_img1)
cv2.imshow(subjects[1], predicted_img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
感谢各位的阅读，以上就是“Python中基于Opencv怎么实现人脸识别”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python中基于Opencv怎么实现人脸识别这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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