机器视觉学习（十三）—— 人脸识别_机器视觉 人脸识别

目录

一、Haar分类器

1.1 Haar分类器的概念

1.2 获取Haar分类器

二、人脸识别相关函数讲解

2.1 cv2.CascadeClassifier()函数

2.2 cv2.detectMultiScale()函数

2.3 cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()函数

三、人脸识别

3.1 对图像进行人脸识别

3.2 在人脸范围内检测眼睛

3.3 视频中的人脸识别

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一、Haar分类器

1.1 Haar分类器的概念

Haar分类器是一种用于目标检测的机器学习算法，特别适用于人脸检测。它基于Haar特征和级联分类器的概念。

Haar特征是一种用于描述图像局部特征的数学模型，常用于对图像进行特征提取。它可以捕捉到图像中具有边缘、线段或纹理等特征的区域。通过计算Haar特征的各种组合，可以构建出一个用于检测目标的分类器。

级联分类器是一种由多个弱分类器组成的强分类器。每个弱分类器都是一个简单的二分类器，它可以根据某个特征对图像进行分类。级联分类器通过级联多个弱分类器，每个弱分类器都有一个阈值来决定是否通过，从而实现对目标的准确检测。

Haar分类器通过训练大量正负样本图像，并使用AdaBoost算法来选择最具代表性的Haar特征和阈值，构建出一个能够有效检测目标的级联分类器。在检测时，Haar分类器会对图像中的每个区域进行特征计算和分类判断，从而找到可能包含目标的区域。

1.2 获取Haar分类器

您可以从OpenCV官方网站下载Haar分类器。以下是一些步骤：

1. 访问OpenCV官方网站：https://opencv.org/
2. 在网站上找到并点击“Download”按钮。
3. 在下载页面上，选择适用于您的操作系统的OpenCV版本，并下载安装程序。
4. 安装OpenCV并确保安装路径正确配置。

一旦您安装了OpenCV，您可以在以下路径中找到Haar分类器文件：

在OpenCV库的安装目录中，有一个名为“data”的子文件夹。在这个文件夹中，您将找到一些预训练的Haar分类器文件，例如人脸检测器（haarcascade_frontalface_default.xml）和眼睛检测器（haarcascade_eye.xml）。

二、人脸识别相关函数讲解

2.1 cv2.CascadeClassifier()函数

cv2.CascadeClassifier()函数是用于加载和使用级联分类器（Cascade Classifier）进行目标检测的函数。在人脸识别中，我们通常使用级联分类器来检测图像中的人脸。

函数原型如下：

CascadeClassifier对象 = cv2.CascadeClassifier([filename])

参数：

• filename：级联分类器的模型文件路径。可以是OpenCV提供的预训练模型文件，也可以是用户自己训练的模型文件。

返回值：

• CascadeClassifier对象：表示加载的级联分类器模型。

2.2 cv2.detectMultiScale()函数

cv2.detectMultiScale()函数是OpenCV中用于检测图像中目标（如人脸）的函数。它使用级联分类器（Cascade Classifier）来检测目标，并返回检测到的目标的边界框。

函数原型如下：

Numpy数组 = cv2.detectMultiScale(image, scaleFactor, minNeighbors, minSize, maxSize)

参数：

• image：要进行目标检测的输入图像。
• scaleFactor：表示每次图像缩小的比例。默认值为1.1。
• minNeighbors：每个候选矩形应该保留的最小邻居数。默认值为3。
• minSize：目标的最小尺寸。默认为(30, 30)。
• maxSize：目标的最大尺寸。默认为空，表示没有最大尺寸限制。

返回值：

• 返回一个包含检测到的目标边界框的Numpy数组，每个边界框表示为(x, y, w, h)，其中(x, y)是左上角的坐标，(w, h)是宽度和高度。

2.3 cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()函数

cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()函数是OpenCV中用于创建基于LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法的人脸识别器的函数。

函数原型如下：

LBPH对象 = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer([radius[, neighbors[, grid_x[, grid_y[, threshold]]]]])

参数：

• radius：LBPH算法的半径，默认为1。
• neighbors：每个像素点的邻居数量，默认为8。
• grid_x：将图像分成多少个等分的网格，用于提取LBPH特征，水平方向上的网格数量，默认为8。
• grid_y：将图像分成多少个等分的网格，用于提取LBPH特征，垂直方向上的网格数量，默认为8。
• threshold：用于判断是否匹配的阈值，默认为80。

返回值：

• 返回一个LBPH人脸识别器对象。

三、人脸识别

3.1 对图像进行人脸识别

使用以下代码示例进行人脸识别：

import cv2
 
# 加载人脸识别器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
 
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
 
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
 
# 在图像中标记人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
 
# 显示图像
cv2.imshow('Faces', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先加载了人脸识别器   haarcascade_frontalface_default.xml ，然后读取了一张图像。接下来，将图像转换为灰度图像，并使用detectMultiScale函数检测图像中的人脸。最后，通过在图像中绘制矩形框来标记检测到的人脸，并显示图像。

注意：

请将代码中的image.jpg替换为您要进行人脸识别的图像路径。

3.2 在人脸范围内检测眼睛

下面是在人脸图像中检测眼睛的代码示例：

import cv2
 
# 加载人脸检测器和眼睛检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
 
# 加载图像并转换为灰度
image = cv2.imread('face_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
 
# 遍历每个检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 在人脸周围绘制矩形框
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = image[y:y+h, x:x+w]
 
    # 在人脸区域内检测眼睛
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
 
    # 遍历每个检测到的眼睛
    for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
        # 在眼睛周围绘制矩形框
        cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)
 
# 显示结果图像
cv2.imshow('Face Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，将人脸检测器和眼睛检测器分别加载为 CascadeClassifier 对象。然后，加载图像并将其转换为灰度图像。使用人脸检测器检测人脸，并在检测到的人脸周围绘制一个矩形框。然后，从人脸区域提取感兴趣的灰度图像，并使用眼睛检测器检测眼睛。在检测到的眼睛周围绘制矩形框。最后，显示带有矩形框的结果图像。

注意：

将 haarcascade_frontalface_default.xml 和 haarcascade_eye.xml 这两个级联分类器文件与代码放在同一目录下。

3.3 视频中的人脸识别

下面是一个使用OpenCV进行人脸识别的示例代码：

import cv2
 
# 加载人脸识别器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
 
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
 
while True:
    # 读取摄像头捕捉的图像
    ret, frame = cap.read()
    
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 在图像中检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    
    # 在人脸位置画一个矩形框
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('Face Detection', frame)
    
    # 按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
 
# 释放摄像头和关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

此代码中使用了OpenCV提供的 Haar级联分类器 haarcascade_frontalface_default.xml 来进行人脸检测。首先加载该分类器，然后打开摄像头并循环读取捕捉到的图像。将图像转换为灰度图像后，使用detectMultiScale方法找到图像中的人脸位置，并在这些位置上画矩形框。最后将处理后的图像显示出来，按下"q"键退出循环并关闭窗口。