一、文章概述
本文將要講述的是Python環(huán)境下如何用OpenCV檢測人臉，本文的主要內(nèi)容分為：
1、檢測圖片中的人臉
2、實(shí)時(shí)檢測視頻中出現(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，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是眼睛識別的文本，我們下次再用。
注意：點(diǎn)擊下載HAAR和LBP的特征數(shù)據(jù)--------數(shù)據(jù)集下載
三、開始講述
1、圖片人臉檢測
（1）代碼和說明
import cv2 as cv
import numpy as np
def face_detect_demo():#人臉檢測函數(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
? ? # 通過級聯(lián)檢測器 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")
? ? #在尺度空間對圖片進(jìn)行人臉檢測，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)人臉檢測框內(nèi)出現(xiàn)，如果圖片比較模糊的話建議降低一點(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)說明，要繪制的目標(biāo)圖像，矩形的第一個(gè)頂點(diǎn)，矩形對角線上的另一個(gè)頂點(diǎn)，線條的顏色，線條的寬度
? ? ? ? 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
123456789101112131415161718192021222324
（2）結(jié)果展示
2、視頻中的人臉檢測
（1）代碼和說明
import cv2 as cv
import numpy as np
def 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輸入，參數(shù)是1，表示延時(shí)1ms切換到下一幀圖像，對于視頻而言；
? ? c = cv.waitKey(10)
? ? if c == 27:#當(dāng)鍵盤按下‘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
1234567891011121314151617181920212223242526272829
（2）結(jié)果展示
3、利用設(shè)備上的攝像頭進(jìn)行人臉檢測，其實(shí)和2中的代碼一樣，只是打開攝像頭，而不是讀取視頻文件
代碼和說明
import cv2 as cv
import numpy as np
def 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輸入，參數(shù)是1，表示延時(shí)1ms切換到下一幀圖像，對于視頻而言；
? ? c = cv.waitKey(10)
? ? if c == 27:#當(dāng)鍵盤按下‘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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