人脸检测和识别及python实现系列（2）-- 相关API介绍与数据采集_def draw_faces(request)

前言

距离该系列的上一篇已经有一段时间了，在这段时间里，我们对人脸识别又有更深入的理解。这里就把我们这几天做的一部分东西总结一下。

常用opencv API介绍

python调用opencv库相当的简单，这里我们拿一个简单的程序来说下。

读取图片

img = cv2.imread(image_name)
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显示图片

cv2.imshow("This is a window!", img)        # img为上面读取图片的句柄
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灰度转换

cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)       # img为上面读取图片的句柄
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画图

cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) → None
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参数：

• img – Image.
• pt1 – Vertex of the rectangle.
• pt2 – Vertex of the recangle opposite to pt1 .
• color – Rectangle color or brightness (grayscale image).

保存图片

cv2.imwrite(filename, image[, params]) → retval
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等待输入

cv2.waitKey([delay]) → retval
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功能：waitKey等待一个键盘输入事件，如果delay的值小于等于0，则无限等待，如果delay的值大于0，则等待delay（毫秒）。

获取人脸识别训练数据

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml')
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haarcascade_frontalface_default.xml文件就是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据，该文件是专门用来识别人脸的。我们可以直接的拿来使用（当然准确率并不是很高）。当然还有识别笑脸，眼睛的XML文件，可以自行使用XML相关文件。

文件地址：haarcascades

根据这些API结合使用，写一个简单的识别图片中的人脸，代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import cv2

# 识别人脸
def detectFaces(image_name):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_name)
    # 获得训练好的人脸的参数数据，这里直接使用GitHub上的默认值
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml')
    # if语句：如果img维度为3，说明不是灰度图，先转化为灰度图gray，如果不为3，也就是2，原图就是灰度图
    if img.ndim == 3:
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        gray = img
    # 探测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor = 1.15,
        minNeighbors = 5,
        minSize = (5, 5),
        flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
    )
    result = []
    for (x, y, width, height) in faces:
        result.append((x, y, x + width, y + height))
    return result

def drawFaces(image_name):
    faces = detectFaces(image_name)
    if faces:
        img = cv2.imread(image_name)
        for (x1, y1, x2, y2) in faces:
            cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0))
        img_new_name = 'drawfaces_' + image_name
        cv2.imwrite(img_new_name, img)
        showImga(img_new_name)
    else:
        print("not found faces")

# 显示图片
def showImga(image_name):
    img = cv2.imread(image_name)
    cv2.imshow("Find Faces!", img)
    cv2.waitKey(0)

if __name__ == '__main__':
    drawFaces('test.jpg')
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效果如下：

人脸数据库

说道人脸识别，肯定要谈到数据和算法。在国际上已有的一些人脸数据库：

1. Yale人脸库（美国）：
   耶鲁大学，15人，每人11张照片，主要包括光照条件的变化，表情的变化等。

2. ORL人脸库（英国）：
   剑桥大学，40人，每人10张照片，包括表情变化，微小姿态变化，20%以内的尺度变化。

3. FERET人脸库（美国）：
   为 了促进人脸识别算法的研究和实用化，美国国防部的Counterdrug Technology Transfer Program(CTTP)发起了一个人脸识别技术(Face Recognition Technology 简称FERET)工程，它包括了一个通用人脸库以及通用测试标准。同一人的包括不同表情，光照，姿态和年龄的照片，到1997年，它已经包括了1000多 人的10000多张照片，并不断得到扩充，FERET定期对不同识别算法进行测试。

4. CMU PIE人脸库（美国）：
   卡 耐基梅隆大学，所谓PIE就是姿态（POSE）,光照(ILLUMINATION)和表情（EXPRESSION）的缩写，CMU PIE人脸库建立于2000年11月，它包括来自68个人的40000张照片，其中包括了每个人的13种姿态条件，43种光照条件和4种表情下的照片，现 有的多姿态人脸识别的文献基本上都是在CMU PIE人脸库上测试的。

5. UMIST人脸库（英国）：
   曼彻斯特大学，20人，总共564张照片，姿态变化。

6. Bern人脸库（徳国）：
   Bern 大学，30人，每人10张灰度图像，主要包括人脸不同姿态的变化。

7. AR人脸库（美国）：
   Purdue 大学，126人的彩色照片，光照，尺度和表情变化。

经过我们的讨论和参考，我们选用了ORL人脸数据库作为第一阶段的测试数据库。

对于算法：主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

这里有必要在引用一下：浅析人脸检测之Haar分类器方法，看完这篇博客我相信很多人对Haar分类器方法有一定的了解。

数据采集

当我们下载了ORL人脸库后，目录如下图所示，每个文件夹里面又有10张pgm图片

如果学过一点机器学习的同学，应该了解什么叫做数据集（一般会分为“训练数据”（training data）和“测试数据”（test data））训练数据用来跑模型，测试数据用来对该模型进行准确性判断。为了进行数据采集，我们可以自行拍照采集数据，不过本人嫌麻烦，就用opencv写了个用笔记本摄像头采来集数据的程序（有python版和C++版）。图片的格式已经预先处理好了，所以保存后可直接使用，当做训练数据。

相机程序（实现使用笔记本摄像头采集数据）

VideoCapture介绍

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import cv2

def camera():
    capture = cv2.VideoCapture(0)
    index = 1
    while capture.isOpened():
        # 返回一个元组，retval和image，retval用来检查是否读入成功
        ok, frame = capture.read()
        if not ok:
            break;
        else:
            cv2.imshow("MyPicture", frame)
            # 转为灰度图
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            # 改变图片大小
            dst = cv2.resize(gray, (92, 112));
            c = cv2.waitKey(100)
            if c & 0xFF == ord('a'):                   # a拍照
                filename = '%d.pgm' % index
                index += 1
                cv2.imwrite(filename, dst)
            elif c & 0xFF == ord('q'):              # q退出
                break;
            else:
                continue
    capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    camera()
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生成csv文件

为了方便程序导入图片和模型的建立对图片特征值的计算，我们需要事先写好CSV文件，存放图片的地址和相关图片对应的人物ID号，这样好进行区分。文件存放的路径最好放在att_faces文件目录下，方便读取。

文件内容如下：

代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

def createFile():
    # Information
    info = 'E:/WorkFor2017/ML/test_image/att_faces/s{0}/{1}.pgm;{2}\n'

    # Input filename
    filename = input('Enter file name: ')

    fp = open(filename, 'w')

    for i in range(1, 42):
        for j in range(1, 11):
            fp.write(info.format(i, j, i-1))

    fp.close()

if __name__ == '__main__':
    createFile()
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这里说下特征值：
对于人来说，识别一张图片或许很简单，但是对于计算机来说并不简单，在计算机的“眼里”那些图片就是一堆毫无规律可循的数字。这时候想要识别一张图片到底是什么会变得异常困难。这时候特征值就起到了作用，计算机通过人脸识别算法计算出人脸的特征值，而不同的人脸特征值是不一样的，再次匹配一张人脸，只需要将计算出的人脸特征值和之前生成的特征值进行比对，就能对这个人进行识别。