yy‘s图像人脸识别作业经历

一、基于openCV人脸检测

1、代码

import cv2

def detect(filename):

face_cascade=cv2.CascadeClassifier('C:\\Users\\19013\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml')

img=cv2.imread(filename)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

for(x, y, w, h) in faces:

img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

cv2.imshow('Person Detected!', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':

detect('C:\\Users\\19013\\Desktop\\person.jpg')

2、问题解决

首先是安装包问题，我的电脑上有两个python，anaconda里是一个，而pip install默认下载在电脑内的python里，所以最后手动把opencv的包复制过去了（后面觉得太麻烦了于是选择用pycharm来做剩下的内容。

遇到了以下报错：

这个错误百度上都回答的是numpy版本过低，更新很多次numpy还是报错。最后发现是opencv的版本依赖问题，即numpy版本与opencv的版本匹配不上。

解决方法：

查看opencv的版本为'4.5.5’，重新下载numpy对应版本（降级，并不一定是升级，需要小于等于特定版本的numpy）

3、运行结果

二、基于基于Dlib+fr人脸检测

1、代码

import face_recognition
import cv2
#加载图像⽂件（.jpg，.png等）,返回的数据是Numpy数组,记录了图⽚的所有像素的特征向量
image = face_recognition.load_image_file("C:\\Users\\19013\\Desktop\\person.jpg")
#定位图中所有的⼈脸的像素位置，返回值为列表形式，列表中每⼀⾏是⼀张⼈脸的位置信息，包括【top， right， bottom， left】这是⼀组元组。
face_locations_noCNN=face_recognition.face_locations(image)
# face_locations_useCNN =face_recognition.face_locations(image,model='cnn')
# A list of tuples of found face locations in css (top, right, bottom,left) order
# 因为返回值的顺序是这样⼦的，因此在后⾯的for循环⾥⾯赋值要注意按这个顺序来
print("face_location_noCNN:")
print(face_locations_noCNN)
face_num2=len(face_locations_noCNN)
print(face_num2)       # The number of faces
# 到这⾥为⽌，可以观察两种情况的坐标和⼈脸数，⼀般来说，坐标会不⼀样，但是检测出来的⼈脸数应该是⼀样的
# 也就是说face_num1 ＝ face_num２； face_locations_useCNN 和face_locations_noCNN 不⼀样
org = cv2.imread("C:\\Users\\19013\\Desktop\\person.jpg")
img = cv2.imread("C:\\Users\\19013\\Desktop\\person.jpg")
cv2.imshow("C:\\Users\\19013\\Desktop\\person.jpg",img) # 原始图⽚
for i in range(0,face_num2):
   top = face_locations_noCNN[i][0]
   right = face_locations_noCNN[i][1]
   bottom = face_locations_noCNN[i][2]
   left = face_locations_noCNN[i][3]
   start = (left, top)
   end = (right, bottom)
   color = (0,255,255)
   thickness = 2
   #参数：图⽚，⻓⽅形框左上⻆坐标, ⻓⽅形框右下⻆坐标，字体颜⾊，字体粗细）
   cv2.rectangle(org, start, end, color, thickness)
cv2.imshow("no cnn ",org)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2、问题解决

这块内容没有遇到大问题，使用pycharm安装API十分方便。

3、运行结果

三、基于Dlib人脸对齐

1、代码

import cv2import dlibpath = "C:\\Users\\19013\\Desktop\\person.jpg"#读取图⽚img = cv2.imread(path)#灰度化处理gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#获得脸部位置检测器detector = dlib.get_frontal_face_detector()# 初步⼈脸检测，框出矩形。返回值是<class 'dlib.dlib.rectangle'>，即⼀个矩形，表示为能够唯⼀表示这个⼈脸矩形框两个点坐标：左上⻆（x1,y1）、右下⻆(x2,y2dets = detector(gray, 1)# 使⽤模型构建特征提取器，返回5/68个特征点的位置#此处路径是⾃⼰的python路径下site-packages位置predictor =dlib.shape_predictor(r"C:\\Users\\19013\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\Lib\\site-packages\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat")for face in dets:shape = predictor(img, face) # 寻找⼈脸的68个标定点# 遍历所有点，打印出其坐标，并圈出来#shape.parts() 类型为_dlib_pybind11.points，可返回检测到的关键点的位置坐标for pt in shape.parts():pt_pos = (pt.x, pt.y)#参数：图⽚，圆⼼, 半径， 字体颜⾊，字体粗细）cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 255, 0), 1)cv2.imshow("image", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

2、问题解决

遇到以下报错：

Unable to open C:\Users\19013\PycharmProjects\pythonProject\venv\Lib\site-packages\shape_predictor_68_face_landmarks.dat

其实是文件放进了和site-package文件夹同一阶级的文件夹内，应该放进去。（并且还需要解压、、）

解决方法：

3、运行截图

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