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python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）

更多时间：2022-01-14 02:05:53 类别：脚本大全浏览量：2560

python人脸识别实战视频

Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程

前言

随着科技的发展，人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用，手机支付、银行身份验证、手机人脸解锁等等。

识别

废话少说，这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，利用训练好的 haar 特征的 xml 文件，在图片上检测出人脸的坐标，利用这个坐标，我们可以将人脸区域剪切保存，也可以在原图上将人脸框出。

代码实现：

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55 # -*-coding:utf8-*-#

import os

import cv2

from pil import image, imagedraw

from datetime import datetime

"""

分类器 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

安装模块：pip install pillow pip install opencv-python

博客：https://blog.52itstyle.vip/archives/3771/

"""

def detectfaces(image_name):

img = cv2.imread(image_name)

face_cascade = cv2.cascadeclassifier(os.getcwd()+"\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt.xml")

if img.ndim == 3:

gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)

else:

gray = img # 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

faces = face_cascade.detectmultiscale(gray, 1.2, 5) # 1.3和5是特征的最小、最大检测窗口，它改变检测结果也会改变

result = []

for (x, y, width, height) in faces:

result.append((x, y, x + width, y + height))

return result

# 保存人脸图

def savefaces(image_name):

faces = detectfaces(image_name)

if faces:

# 将人脸保存在save_dir目录下。

# image模块：image.open获取图像句柄，crop剪切图像(剪切的区域就是detectfaces返回的坐标)，save保存。

save_dir = image_name.split('.')[0] + "_faces"

os.mkdir(save_dir)

count = 0

for (x1, y1, x2, y2) in faces:

file_name = os.path.join(save_dir, str(count) + ".jpg" alt="python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）" border="0" />)
image.open(image_name).crop((x1, y1, x2, y2)).save(file_name) count += 1 if __name__ == '__main__': time1 = datetime.now() result = detectfaces(os.getcwd()+"\\images\\gaoyuanyuan.jpg" alt="python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）" border="0" />) time2 = datetime.now() print("耗时：" + str(time2 - time1)) if len(result) > 0: print("有人存在！！---》人数为：" + str(len(result))) else: print('视频图像中无人！！') drawfaces(os.getcwd()+"\\images\\", "hanxue.jpg" alt="python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）" border="0" /> savefaces(os.getcwd()+\\images\\gaoyuanyuan.jpg" alt="python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）" border="0" />

识别效果图：

python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）

多人识别效果：

python人脸识别实战视频（Python学习笔记之图片人脸检测识别实例教程）

经过测试，最终选用了 haarcascade_frontalface_alt.xml 做人脸识别，识别率最高。

人脸检测分类器对比：

级联分类器的类型	xml文件名
人脸检测器（默认）	haarcascade_frontalface_default.xml
人脸检测器（快速的haar）	haarcascade_frontalface_alt2.xml
人脸检测器（tree）	haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
人脸检测器（haar_1）	haarcascade_frontalface_alt.xml

小结

开源的人脸检测分类器对于标准的人脸识别足够了，要想精确识别比如，侧脸、模糊、光照、遮挡的人脸，只能通过深度机器学习进一步优化识别精度和速度。

源码

https://gitee.com/52itstyle/python/tree/master/day09

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对开心学习网的支持。

原文链接：https://blog.52itstyle.vip/archives/3771/

标签：人脸识别 Python 检测

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