成都创新互联网站制作重庆分公司

Python如何实现图片人脸检测识别-创新互联

小编给大家分享一下Python如何实现图片人脸检测识别,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

创新互联专业为企业提供樟树网站建设、樟树做网站、樟树网站设计、樟树网站制作等企业网站建设、网页设计与制作、樟树企业网站模板建站服务,10余年樟树做网站经验,不只是建网站,更提供有价值的思路和整体网络服务。

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

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:

# -*-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、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")
   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")
 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")
 saveFaces(os.getcwd()+\\images\\gaoyuanyuan.jpg)

识别效果图:

Python如何实现图片人脸检测识别

多人识别效果:

Python如何实现图片人脸检测识别

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

以上是“Python如何实现图片人脸检测识别”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


分享名称:Python如何实现图片人脸检测识别-创新互联
分享网址:http://cxhlcq.com/article/deocss.html

其他资讯

在线咨询

微信咨询

电话咨询

028-86922220(工作日)

18980820575(7×24)

提交需求

返回顶部