OpenCV是構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序的強(qiáng)大工具。計(jì)算機(jī)視覺中最常見的任務(wù)之一是人臉檢測(cè)，它涉及識(shí)別圖像或視頻中人臉的存在、位置和面部特征。

在本文中，我們將學(xué)習(xí)如何使用 Haar 級(jí)聯(lián)分類器檢測(cè)圖像中的人臉。

先決條件

在開始之前，你需要在計(jì)算機(jī)上安裝 OpenCV。

參考：https://opencv.org/releases/

你還需要一個(gè)示例圖像來(lái)測(cè)試人臉檢測(cè)算法。你可以使用任何你喜歡的圖像。

第 1 步：加載 Haar 級(jí)聯(lián)分類器

使用 OpenCV 進(jìn)行面部和眼睛檢測(cè)的第一步是加載 Haar 級(jí)聯(lián)分類器。分類器是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以檢測(cè)人臉和眼睛。

這是加載分類器的代碼：

import?cv2

face_cascade?=?cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade?=?cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

第 2 步：加載圖像

接下來(lái)，我們需要加載我們要處理的圖像。我們可以使用cv2模塊中的imread函數(shù)來(lái)加載圖像。

image?=?cv2.imread('Image.png')

第 3 步：將圖像轉(zhuǎn)換為灰度

Haar 級(jí)聯(lián)分類器在灰度圖像上效果最好，因此我們需要將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。我們可以使用cvtColor函數(shù)來(lái)做到這一點(diǎn)。

gray?=?cv2.cvtColor(image,?cv2.COLOR_BGR2GRAY)

第 4 步：檢測(cè)人臉

現(xiàn)在我們可以使用級(jí)聯(lián)分類器的detectMultiScale函數(shù)來(lái)檢測(cè)圖像中的人臉。此函數(shù)返回代表檢測(cè)到的人臉位置的矩形列表。

#detect?faces
faces?=?face_cascade.detectMultiScale(gray,?1.1,?4)

#?Get?the?face?ROI
face_roi?=?gray[y:y+h,?x:x+w]

#detect?eyes??
eyes?=?eye_cascade.detectMultiScale(face_roi)

第 5 步：在臉部和眼睛周圍畫矩形

最后，我們可以使用rectangle函數(shù)在人臉周圍繪制矩形。

#Rectangle?around?face
for?(x,?y,?w,?h)?in?faces:
????cv2.rectangle(image,?(x,?y),?(x+w,?y+h),?(255,?0,?0),?2)

#Rectangle?around?eyes
for?(ex,?ey,?ew,?eh)?in?eyes:
?????cv2.rectangle(frame,?(x+ex,?y+ey),?(x+ex+ew,?y+ey+eh),?(0,?255,?0),?2)

第 6 步：顯示圖像

我們可以使用imshow函數(shù)來(lái)顯示帶有檢測(cè)到的人臉的圖像。

cv2.imshow('Face?Detection',?image)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

完整代碼——檢測(cè)實(shí)時(shí)視頻源中的面部和眼睛

import?cv2

#?Load?the?cascade?classifiers?for?face?and?eye?detection
face_cascade?=?cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade?=?cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

#?Start?the?video?capture
capture?=?cv2.VideoCapture(0)

while?True:
????#?Read?the?frame?from?the?video?capture
????_,?frame?=?capture.read()

????#?Convert?the?frame?to?grayscale
????gray?=?cv2.cvtColor(frame,?cv2.COLOR_BGR2GRAY)

????#?Detect?faces?in?the?frame
????faces?=?face_cascade.detectMultiScale(gray,?1.1,?4)

????#?Loop?over?the?faces
????for?(x,?y,?w,?h)?in?faces:
????????#?Draw?a?rectangle?around?the?face
????????cv2.rectangle(frame,?(x,?y),?(x+w,?y+h),?(255,?0,?0),?2)

????????#?Get?the?face?ROI
????????face_roi?=?gray[y:y+h,?x:x+w]

????????#?Detect?eyes?in?the?face?ROI
????????eyes?=?eye_cascade.detectMultiScale(face_roi)

????????#?Loop?over?the?eyes
????????for?(ex,?ey,?ew,?eh)?in?eyes:
????????????#?Draw?a?rectangle?around?the?eyes
????????????cv2.rectangle(frame,?(x+ex,?y+ey),?(x+ex+ew,?y+ey+eh),?(0,?255,?0),?2)

????#?Display?the?frame
????cv2.imshow('Face?Recognition',?frame)

????#?Check?if?the?user?pressed?'q'?to?quit
????if?cv2.waitKey(1)?&?0xFF?==?ord('q'):
????????break

#?Release?the?video?capture?and?destroy?the?windows
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

☆ END ☆

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