Open CV系列学习笔记（二十四）人脸检测 2021-02-18_h c thi t k robot hàn +open cv

Open CV系列学习笔记（二十四）人脸检测

人脸检测

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
OPencv主要通过调用训练好的级联分类器，以达到简单识别人脸的效果。
代码：

import cv2 as cv
import numpy as np


def face_detect_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    face_detector = cv.CascadeClassifier(r'D:\Anaconda3\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt.xml')
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray,1.1,5)
    for x,y,w,h in faces:
        cv.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
    cv.imshow("result",image)


print("--------HEllow Python-------")
src = cv.imread("E:/picture/02.jpg")
capture = cv.VideoCapture(0)
cv.namedWindow("result",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
while(True):
    ret,frame = capture.read()
    frame = cv.flip(frame,1)
    face_detect_demo(frame)
    c = cv.waitKey(10)
    if c == 27:
        break

#cv.imshow("input image",src)
#face_detect_demo()
cv.waitKey(0)


cv.destroyAllWindows()
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结果：

也可以调用电脑摄像头，开启人脸检测；