python實現人臉檢測的簡單實例

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OpenCV

OpenCV 是計算機視覺領域最受歡迎的開源庫，起初它由 C/C ++ 編寫，現在用 Python 也能使用。

OpenCV 可以使用機器學習算法搜索圖像中的人臉。由於人臉比較復雜，所以並沒有一種簡單的測試可以告訴我們它是否發現瞭人臉。但是，算法能夠匹配到數千個很小的模式和特征。算法會將識別人臉的任務分解為幾千個非常非常小的任務，像這種很小的任務，解決起來就比較容易瞭。這樣的微小任務就被稱為分類器。

代碼結果：

方法如下：

尋找導入的xml文件

import cv2 
print(cv2.__file__)

找到cv2安裝的路徑，在該路徑下找到/data文件。

裡面默認下載瞭一部分xml文件，不是全部的xml文件。如果需要的xml文件不在裡面，需要自行在網上下載，然後放到該目錄下，以備調用。比如自行安裝（'haarcascade_mcs_nose.xml'，'haarcascade_mcs_mouth.xml'）

導入包：

import cv2

 導入xml文件，可以根據任務需要，自行選擇需要導入的xml文件

#人臉檢測器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
#眼睛檢測器
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')
#嘴巴檢測器
mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_mcs_mouth.xml')
#鼻子檢測器
nose_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_mcs_nose.xml')

 設置窗口：

cv2.namedWindow('mytest', 0);
cv2.resizeWindow('mytest', 1500, 1000)

 打開攝像頭，人臉識別：

#獲取攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)
#打開攝像頭
cap.open(0)
while cap.isOpened():
    #獲取畫面
    flag, frame = cap.read()
 
    #人臉檢測
    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)
    img = frame
    for (x, y, w, h) in faces:
        #根據人臉坐標和長度，寬度畫出矩形
        img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h),(255, 0 ,0), 2)
        
        #確定人臉范圍，在人臉上搜索其他特征
        face_area = img[y:y+h, x:x+w]
        
        #人眼檢測
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.3, 2)
        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
             cv2.rectangle(face_area, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (255, 0 ,0), 1)
 
        #嘴巴檢測
        mouth = mouth_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.5, 2)
        for (mx, my, mw, mh) in mouth:
            cv2.rectangle(face_area, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0, 0, 255), 2)
 
        # 鼻子檢測
        nose = nose_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.2, 5)
        for (nx, ny, nw, nh) in nose:
            cv2.rectangle(face_area, (nx, ny), (nx + nw, ny + nh), (255, 0, 255), 2)
 
    #畫面顯示
    cv2.imshow('mytest', img)
    #設置退出按鈕
    key_pressed = cv2.waitKey(100)
    print('單機窗口，輸入按鍵，電腦按鍵為',key_pressed,'按esc鍵結束')
    if key_pressed == 27:
        break
 
#關閉攝像頭
cap.release()
#關閉圖像窗口
cv2.destroyAllWindows()

完整代碼：

import cv2
#人臉檢測器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
#眼睛檢測器
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')
#嘴巴檢測器
mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_mcs_mouth.xml')
#鼻子檢測器
nose_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_mcs_nose.xml')
 
#獲取攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)
#打開攝像頭
cap.open(0)
cv2.namedWindow('mytest', 0);
cv2.resizeWindow('mytest', 1500, 1000)
while cap.isOpened():
    #獲取畫面
    flag, frame = cap.read()
 
    #人臉檢測
    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)
    img = frame
    for (x, y, w, h) in faces:
        #根據人臉坐標和長度，寬度畫出矩形
        img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h),(255, 0 ,0), 2)
 
        #確定人臉范圍，在人臉上搜索其他特征
        face_area = img[y:y+h, x:x+w]
 
        #人眼檢測
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.3, 2)
        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
             cv2.rectangle(face_area, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (255, 0 ,0), 1)
 
        #嘴巴檢測
        mouth = mouth_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.5, 2)
        for (mx, my, mw, mh) in mouth:
            cv2.rectangle(face_area, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0, 0, 255), 2)
 
        # 鼻子檢測
        nose = nose_cascade.detectMultiScale(face_area, 1.2, 5)
        for (nx, ny, nw, nh) in nose:
            cv2.rectangle(face_area, (nx, ny), (nx + nw, ny + nh), (255, 0, 255), 2)
  
    #畫面顯示
    cv2.imshow('mytest', img)
    #設置退出按鈕
    key_pressed = cv2.waitKey(100)
    print('單機窗口，輸入按鍵，電腦按鍵為',key_pressed,'按esc鍵結束')
    if key_pressed == 27:
        break
 
#關閉攝像頭
cap.release()
#關閉圖像窗口
cv2.destroyAllWindows()

總結

到此這篇關於python實現人臉檢測的文章就介紹到這瞭,更多相關python人臉檢測內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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