早期的Haar Cascade 哈尔级联人脸识别

Haar Cascade 哈尔级联
1、核心原理
1、使用Haar-like特征监测
2、Integral Image:积分图加速特征计算
3、AdaBoost：选择关键特征，进行人脸和非人脸分类
4、Cascade:级联，弱分类器称为强分类器

论文：Rapid Object Derection using a Boosted Cascade of Simple Features
OpenCV源码：GitHub - opencv/opencv: Open Source Computer Vision Library
Haar-like特征检测，就是用白色矩形像素减去黑色矩形像素，作为一个特征点

先下载OpenCv源码：解压打开

复制到目录下：

开始编码：识别图像的人脸

#1、导入库
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#2、显示图片
def show_image(image,title,pos):#BGR 转换RGBimg_RGB = image[:,:,::-1]plt.subplot(2,2,pos)plt.title(title)plt.imshow(img_RGB)plt.axis("off")#3、绘制图片中检测到的人脸
def plot_rectangle(image,faces):#拿到检测到的人脸数据，返回4搁置：坐标（x,y）,宽高width,heightfor(x,y,w,h) in faces:cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),3)return image
#4、主函数
def main():# 5、读取一张图片image = cv2.imread("../images/chenqiaoen.jpg")# 6、转换成一张灰度图片gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 7、通过OpenCv自带方法CV2.CascadeClassifier()加载级联分类器face_alt2 = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")# 8、分类器对图片中人脸进行检测face_alt2_detect = face_alt2.detectMultiScale(gray)# 9、绘制图片中检测到的人脸face_alt2_result = plot_rectangle(image.copy(),face_alt2_detect)# 10、创建画布plt.figure(figsize=(9,6))plt.suptitle("Face detection with haar Cascade ",fontsize = 14,fontweight="bold")# 11、显示整个检测效果show_image(face_alt2_result,"face_alt2",1) #表示显示到第一的位置plt.show()if __name__ == "__main__":main()

效果：

不准确，有些可能还是别不出来。

视频的人脸识别代码：

#摄像头读取
#1、导入库
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#2、显示图片
def show_image(image,title,pos):#BGR 转换RGBimg_RGB = image[:,:,::-1]plt.subplot(2,2,pos)plt.title(title)plt.imshow(img_RGB)plt.axis("off")#3、绘制图片中检测到的人脸
def plot_rectangle(image,faces):#拿到检测到的人脸数据，返回4搁置：坐标（x,y）,宽高width,heightfor(x,y,w,h) in faces:cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),3)return image
#4、主函数
def main():# 5、读取摄像头capture = cv2.VideoCapture(0)#判断摄像头是否正常工作if capture.isOpened() is False:print("Camera Error")while True:#通过摄像头读取每一帧ret,frame = capture.read() # ret表示是否可以读取到图片，ret是true和false，true表示可以读取照片，false表示不能读取图片if ret:# 6、转换成一张灰度图片gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 7、通过OpenCv自带方法CV2.CascadeClassifier()加载级联分类器face_alt2 = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")# 8、分类器对图片中人脸进行检测face_alt2_detect = face_alt2.detectMultiScale(gray)# 9、绘制图片中检测到的人脸face_alt2_result = plot_rectangle(frame.copy(),face_alt2_detect)cv2.imshow("face detection" ,face_alt2_result)if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):breakif __name__ == "__main__":main()

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