opencv图像识别实验 opencv图像识别训练

转载

mob64ca13fbd761 2024-04-22 14:33:41

文章标签 opencv图像识别实验 OpenCV 人脸识别人脸检测 Python 文章分类 计算机视觉人工智能

Python-opencv图像识别学习日记（1）——人脸检测

一、前言

第一次写博客，直接用的编辑器的模板，记录一下图像识别的学习过程…。之前一直对人脸识别、机器视觉等方面很感兴趣，利用课余时间学习一下，暂时不指望做出成型的项目，做点小东西（人脸门禁之类的）练练手。如有纰漏望指出…

二、准备阶段

一台安装了python3电脑（废话）；
一只摄像头（电脑自带）；
互联网（用于下载插件包）；
一颗爱学习的心哈哈哈哈；

三、安装OpenCV

这一步参照了基于Python3.7和opencv的人脸识别（含数据收集，模型训练）使用PIP进行安装
首先找到Python根目录下的\Python\Lib\site-packages\pip文件夹
在文件夹目录下右键-在此处打开命令窗口（如果右键没有的话参考度娘教程）
输入pip.exe启动pip，出现以下命令界面就算启动成功了
（以下的命令可以复制，然后到cmd光标处右键即可粘贴）
启动成功后，我们先更新pip到最新版本（因为之前没用最新版本好像安装的numpy会出错，也不知啥原因，望大佬解释。）
更新命令：python -m pip install --upgrade pip
然后当然是安装OpenCV的包pip install opencv-python（这一步可能会等很久也可能很快。。如果出现一大坨红色错误，一般重新输一遍安装就好）安装完以后会重新出现刚刚输入命令的光标

四、人脸检测

参照了基于Python3.7和opencv的人脸识别（含数据收集，模型训练）的代码

import numpy as np
import cv2 #导入OpenCV的包
 
# 人脸识别分类器（用于检测脸）
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Python\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')

# 识别眼睛的分类器（用来检测脸上面的眼睛）
eyeCascade = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Python\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_eye.xml')
 # ↑↑上面的目录记得换成自己Python的目录↑↑

# 开启摄像头    这里的0可以改成1、2等，具体看摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)  
ok = True 
#这里的ok不知道啥意思..望大佬解释
while ok:
    
    #从摄像头获取图片保存到img变量中
    ok, img = cap.read()
   
    # 将摄像头读取到的图片转换成灰度图像储存在gray变量中
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用人脸分类器检测图中人脸并将人脸位置、大小储存到faces变量中
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,     
        scaleFactor=1.2, #缩放因子，对图片进行缩放，默认为1.1
        minNeighbors=5, #最小邻居数，默认为3，这我也不知道是啥。。
        minSize=(32, 32) # 最小尺寸，检测出的人脸最小尺寸
    )

    
    for (x, y, w, h) in faces: # 这里x,y,w,h的定义看下面的图片
        fac_gray = gray[y: (y+h), x: (x+w)] # 将整张图片裁剪到脸的大小 方便检测眼睛
        
        result = [] 
        # 在检测人脸的基础上用眼睛分类器检测眼睛并将眼睛位置、大小储存到eyes变量中
        eyes = eyeCascade.detectMultiScale(fac_gray, 1.3, 2)

        # 眼睛坐标的换算，将相对位置换成绝对位置
        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
            result.append((x+ex, y+ey, ew, eh))

    # 画蓝色矩形框住脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
	
	# 画绿色矩形框住眼睛
    for (ex, ey, ew, eh) in result:
        cv2.rectangle(img, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)
 
 	# 通过窗口显示
    cv2.imshow('video', img)

    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:    # 按下 'ESC' 退出界面
        break
 
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

opencv图像识别实验 opencv图像识别训练_OpenCV