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超詳細(xì)注釋之OpenCV Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器進(jìn)行面部檢測(cè)

發(fā)布日期:2022-01-09 12:10 | 文章來(lái)源:源碼中國(guó)

這篇博客將介紹如何使用預(yù)訓(xùn)練好的OpenCV Haar級(jí)聯(lián)人臉、眼睛、嘴部檢測(cè)器,并將它們應(yīng)用于圖片及實(shí)時(shí)視頻流的檢測(cè)。

人臉檢測(cè)結(jié)果是最穩(wěn)定和準(zhǔn)確的。不幸的是,在許多情況下,眼睛檢測(cè)和嘴巴檢測(cè)結(jié)果是不可用的——對(duì)于面部特征/部分提取,強(qiáng)烈建議使用python,dlib,OpenCV提取眼睛,鼻子,嘴唇及下頜,dlib的檢測(cè)要比眼睛Haar級(jí)聯(lián),嘴巴Haar級(jí)聯(lián)本身更穩(wěn)定,甚至更快。

Haar級(jí)聯(lián)算法是OpenCV最流行的目標(biāo)檢測(cè)算法,主要優(yōu)點(diǎn)是速度太快了,盡管許多算法(如HOG+線性SVM、SSDs、更快的R-CNN、YOLO等等)比Haar級(jí)聯(lián)算法更精確。但如果需要純粹的速度,就是無(wú)法打敗OpenCV的Haar cascades。

Haar Cascades尤其是在資源受限的設(shè)備中工作時(shí),當(dāng)無(wú)法使用更昂貴的計(jì)算對(duì)象檢測(cè)器時(shí),效果顯著。Haar級(jí)聯(lián)的缺點(diǎn)是容易出現(xiàn)假陽(yáng)性檢測(cè),應(yīng)用于推理/檢測(cè)時(shí)需要進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。

1. 效果圖

Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)的效果如下:

可以看到圖中有固定大小的面在移動(dòng),就可以“訓(xùn)練”分類器來(lái)識(shí)別圖像的給定區(qū)域是否包含人臉。

面部、眼睛、嘴部檢測(cè)效果圖如下:

有時(shí)候會(huì)有假陽(yáng)性結(jié)果,如下圖:
可以看到檢測(cè)并不是最準(zhǔn)確的,臉部是準(zhǔn)確的,但嘴和眼睛級(jí)聯(lián)發(fā)生好幾個(gè)假陽(yáng)性。當(dāng)眨眼時(shí),有兩種情況發(fā)生:(1)眼睛區(qū)域不再被檢測(cè)到,或者(2)它被錯(cuò)誤地標(biāo)記為嘴巴,在許多幀中往往有多個(gè)嘴巴檢測(cè)結(jié)果。

2. 原理

2.1 Haar級(jí)聯(lián)是什么?

Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)5個(gè)特征:邊緣特征、線特征、四角-矩形的特征,計(jì)算特征需要從黑色區(qū)域下的像素總和中減去白色區(qū)域下的像素總和。有趣的是,這些特征在人臉檢測(cè)中具有實(shí)際的重要性:

  • 眼睛區(qū)域往往比臉頰區(qū)域暗。
  • 鼻子區(qū)域比眼睛區(qū)域亮。

給定這五個(gè)矩形區(qū)域及其相應(yīng)的和差,就可以形成能夠?qū)θ四樀母鱾€(gè)部分進(jìn)行分類的特征。

Haar級(jí)聯(lián)的一些好處是,由于使用了積分圖像(也稱為求和面積表),它們?cè)谟?jì)算類似Haar的特征時(shí)非常快。通過(guò)使用AdaBoost算法,它們對(duì)特征選擇也非常有效。最重要的是,它們可以檢測(cè)圖像中的人臉,而不考慮人臉的位置或比例。

2.2 Haar級(jí)聯(lián)的問(wèn)題與局限性

Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器的問(wèn)題與局限主要有3點(diǎn):

  1. 需要最有效的正面圖像的臉;
  2. 容易出現(xiàn)誤報(bào)——Viola-Jones算法可以在沒(méi)有人臉的情況下輕松報(bào)告圖像中的人臉;
  3. 調(diào)優(yōu)OpenCV檢測(cè)參數(shù)會(huì)非常乏味。有時(shí)可以檢測(cè)出圖像中的所有人臉,有時(shí)會(huì)(1)圖像的區(qū)域被錯(cuò)誤地分類為面部;(2)面部被完全遺漏時(shí)。

2.3 Haar級(jí)聯(lián)預(yù)訓(xùn)練的模型

OpenCV庫(kù)維護(hù)一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的Haar級(jí)聯(lián)庫(kù)。包括:

  • haarcascade_frontalface_default.xml:檢測(cè)面部
  • haarcascade_eye.xml:檢測(cè)左眼和右眼
  • haarcascade_smile.xml:檢測(cè)面部是否存在嘴部
  • haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml:檢測(cè)是否帶墨鏡🕶
  • haarcascade_frontalcatface.xml:檢測(cè)貓臉
  • haarcascade_frontalcatface_extended.xml:檢測(cè)貓臉延伸
  • haarcascade_frontalface_alt.xml:檢測(cè)貓臉屬性
  • haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
  • haarcascade_frontalface_alt2.xml
  • haarcascade_fullbody.xml:檢測(cè)全身
  • haarcascade_lefteye_2splits.xml:檢測(cè)左眼
  • haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml:檢測(cè)證件
  • haarcascade_lowerbody.xml:檢測(cè)下半身
  • haarcascade_profileface.xml
  • haarcascade_righteye_2splits.xml:檢測(cè)右眼
  • haarcascade_russian_plate_number.xml:檢測(cè)俄羅斯字母車牌號(hào)
  • haarcascade_upperbody.xml:檢測(cè)上半身

還提供了其他經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的Haar級(jí)聯(lián),包括一個(gè)用于俄羅斯牌照,另一個(gè)用于貓臉檢測(cè)。

可以使用cv2.CascadeClassifer從磁盤加載預(yù)先訓(xùn)練好的Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器:

detector = cv2.CascadeClassifier(path)

可以使用detectMultiScale對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè):

 results = detector.detectMultiScale(
		gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=5,
		minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

3. 源碼

3.1 圖像檢測(cè)

# USAGE
# python opencv_haar_cascades_images.py --cascades cascades --image ml.jpg
# 導(dǎo)入必要的包
import argparse
import os  # 不同系統(tǒng)路徑分隔符
import cv2  # opencv綁定
import imutils
# 構(gòu)建命令行參數(shù)及解析
# --cascades 級(jí)聯(lián)檢測(cè)器的路徑
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-c", "--cascades", type=str, default="cascades",
 help="path to input directory containing haar cascades")
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, default="ml2.jpg",
 help="path to input image")
args = vars(ap.parse_args())
# 初始化字典,并保存Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器名稱及文件路徑
detectorPaths = {
 "face": "haarcascade_frontalface_default.xml",
 "eyes": "haarcascade_eye.xml",
 "smile": "haarcascade_smile.xml",
}
# 初始化字典以保存多個(gè)Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器
print("[INFO] loading haar cascades...")
detectors = {}
# 遍歷檢測(cè)器路徑
for (name, path) in detectorPaths.items():
 # 加載Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器并保存到map
 path = os.path.sep.join([args["cascades"], path])
 detectors[name] = cv2.CascadeClassifier(path)
# 從磁盤讀取圖像,縮放,并轉(zhuǎn)換灰度圖
print(args['image'])
image = cv2.imread(args["image"])
image = imutils.resize(image, width=500)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用合適的Haar檢測(cè)器執(zhí)行面部檢測(cè)
faceRects = detectors["face"].detectMultiScale(
 gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=5, minSize=(30, 30),
 flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
# 遍歷檢測(cè)到的所有面部
for (fX, fY, fW, fH) in faceRects:
 # 提取面部ROI
 faceROI = gray[fY:fY + fH, fX:fX + fW]
 # 在面部ROI應(yīng)用左右眼級(jí)聯(lián)檢測(cè)器
 eyeRects = detectors["eyes"].detectMultiScale(
  faceROI, scaleFactor=1.1, minNeighbors=10,
  minSize=(15, 15), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
 # 在面部ROI應(yīng)用嘴部檢測(cè)
 smileRects = detectors["smile"].detectMultiScale(
  faceROI, scaleFactor=1.1, minNeighbors=10,
  minSize=(15, 15), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
 # 遍歷眼睛邊界框
 for (eX, eY, eW, eH) in eyeRects:
  # 繪制眼睛邊界框(紅色)
  ptA = (fX + eX, fY + eY)
  ptB = (fX + eX + eW, fY + eY + eH)
  cv2.rectangle(image, ptA, ptB, (0, 0, 255), 2)
 # 遍歷嘴部邊界框
 for (sX, sY, sW, sH) in smileRects:
  # 繪制嘴邊界框(藍(lán)色)
  ptA = (fX + sX, fY + sY)
  ptB = (fX + sX + sW, fY + sY + sH)
  cv2.rectangle(image, ptA, ptB, (255, 0, 0), 2)
 # 繪制面部邊界框(綠色)
 cv2.rectangle(image, (fX, fY), (fX + fW, fY + fH),
(0, 255, 0), 2)
# 展示輸出幀
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)
# 清理工作
cv2.destroyAllWindows()

3.2 實(shí)時(shí)視頻流檢測(cè)

# USAGE
# python opencv_haar_cascades.py --cascades cascades
# 導(dǎo)入必要的包
import argparse
import os  # 不同系統(tǒng)路徑分隔符
import time  # sleep 2秒
import cv2  # opencv綁定
import imutils
from imutils.video import VideoStream  # 訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)攝像頭
# 構(gòu)建命令行參數(shù)及解析
# --cascades 級(jí)聯(lián)檢測(cè)器的路徑
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-c", "--cascades", type=str, default="cascades",
 help="path to input directory containing haar cascades")
args = vars(ap.parse_args())
# 初始化字典,并保存Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器名稱及文件路徑
detectorPaths = {
 "face": "haarcascade_frontalface_default.xml",
 "eyes": "haarcascade_eye.xml",
 "smile": "haarcascade_smile.xml",
}
# 初始化字典以保存多個(gè)Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器
print("[INFO] loading haar cascades...")
detectors = {}
# 遍歷檢測(cè)器路徑
for (name, path) in detectorPaths.items():
 # 加載Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器并保存到map
 path = os.path.sep.join([args["cascades"], path])
 detectors[name] = cv2.CascadeClassifier(path)
# 初始化視頻流,允許攝像頭預(yù)熱2s
print("[INFO] starting video stream...")
vs = VideoStream(src=0).start()
time.sleep(2.0)
# 遍歷視頻流的每一幀
while True:
 # 獲取視頻流的每一幀,縮放,并轉(zhuǎn)換灰度圖
 frame = vs.read()
 frame = imutils.resize(frame, width=500)
 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 # 使用合適的Haar檢測(cè)器執(zhí)行面部檢測(cè)
 faceRects = detectors["face"].detectMultiScale(
  gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=5, minSize=(30, 30),
  flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
 # 遍歷檢測(cè)到的所有面部
 for (fX, fY, fW, fH) in faceRects:
  # 提取面部ROI
  faceROI = gray[fY:fY + fH, fX:fX + fW]
  # 在面部ROI應(yīng)用左右眼級(jí)聯(lián)檢測(cè)器
  eyeRects = detectors["eyes"].detectMultiScale(
faceROI, scaleFactor=1.1, minNeighbors=10,
minSize=(15, 15), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
  # 在面部ROI應(yīng)用嘴部檢測(cè)
  smileRects = detectors["smile"].detectMultiScale(
faceROI, scaleFactor=1.1, minNeighbors=10,
minSize=(15, 15), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
  # 遍歷眼睛邊界框
  for (eX, eY, eW, eH) in eyeRects:
# 繪制眼睛邊界框(紅色)
ptA = (fX + eX, fY + eY)
ptB = (fX + eX + eW, fY + eY + eH)
cv2.rectangle(frame, ptA, ptB, (0, 0, 255), 2)
  # 遍歷嘴部邊界框
  for (sX, sY, sW, sH) in smileRects:
# 繪制嘴邊界框(藍(lán)色)
ptA = (fX + sX, fY + sY)
ptB = (fX + sX + sW, fY + sY + sH)
cv2.rectangle(frame, ptA, ptB, (255, 0, 0), 2)
  # 繪制面部邊界框(綠色)
  cv2.rectangle(frame, (fX, fY), (fX + fW, fY + fH),
 (0, 255, 0), 2)
 # 展示輸出幀
 cv2.imshow("Frame", frame)
 key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
 # 按下‘q'鍵,退出循環(huán)
 if key == ord("q"):
  break
# 清理工作
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

參考

https://www.pyimagesearch.com/2021/04/12/opencv-haar-cascades/

到此這篇關(guān)于超詳細(xì)注釋之OpenCV Haar級(jí)聯(lián)檢測(cè)器進(jìn)行面部檢測(cè)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV Haar內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站!

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