基于python3+OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉和眼睛識(shí)別
基于python3+OpenCV的人臉和眼睛識(shí)別，供大家參考，具體內(nèi)容如下
一、OpenCV人臉檢測的xml文件下載
人臉檢測和眼睛檢測要用到haarcascade_eye.xml和haarcascade_frontalface_default.xml這兩個(gè)文件，這兩個(gè)文件可以在OpenCV的官網(wǎng)下載，具體下載方法如下：
1、打開要下載的xml文件，如下圖：
2、點(diǎn)擊Raw：
3、在新打開的網(wǎng)頁中右擊，選擇另存為，最后保存就可以了。
二、人臉檢測文件的導(dǎo)入以及圖片的處理
接下來就可以在代碼中載入剛才下載的兩個(gè)xml文件，再將要識(shí)別的圖片進(jìn)行灰度處理了，代碼如下：
import cv2
# 載入人臉識(shí)別和眼睛識(shí)別的兩個(gè)xml文件
face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
# 載入圖片
img = cv2.imread('face.jpg')
cv2.imshow('src', img)
# 灰度處理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
我們用到的原圖如下：
三、人臉識(shí)別并用方框顯示人臉位置
利用face_xml.detectMultiScale(）方法識(shí)別出人臉的位置，并利用cv2.rectangle(）繪制方框，具體代碼如下：
# 人臉識(shí)別
face = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 2) # 參數(shù)：1、灰度圖片， 2、縮放比例， 3、閾值
print("這張圖片中有%d張人臉" % len(face))
# 繪制出識(shí)別到的人臉
for (x, y, w, h) in face:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 繪制人臉方框
cv2.imshow('dst', img)
cv2.waitkey(0)
識(shí)別的效果如下：
四、眼睛識(shí)別并用方框顯示眼睛位置
和人臉識(shí)別類似，不過眼睛識(shí)別是在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上再進(jìn)行識(shí)別的，所以將人臉的圖片進(jìn)行灰度化處理，再識(shí)別，代碼如下：
# 在人臉的基礎(chǔ)上識(shí)別眼睛
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
face_color = img[y:y+h, x:x+w]
# 眼睛識(shí)別
eyes = eye_xml.detectMultiScale(face_gray)
print("在這張臉上有%d個(gè)眼睛" % len(eyes))
# 繪制出識(shí)別到的眼睛
for (e_x, e_y, e_w, e_h) in eyes:
cv2.rectangle(face_color, (e_x, e_y), (e_x+e_w, e_y+e_h), (0, 255, 0), 2) # 繪制眼睛方框
五、源碼及效果
源碼如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
-------------------------------------------------
File Name： 03-face.py
Description : 基于OpenCV的人臉和眼睛識(shí)別
Author :小戀莫小哀
Email:xiaowen0392@qq.com
date： 2019/6/2
-------------------------------------------------
Change Activity:
2019/6/2:
-------------------------------------------------
"""
__author__ = 'WWQ'
import cv2
# 載入人臉識(shí)別和眼睛識(shí)別的兩個(gè)xml文件
face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
# 載入圖片
img = cv2.imread('face.jpg')
cv2.imshow('src', img)
# 灰度處理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人臉識(shí)別
face = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 2) # 參數(shù)：1、灰度圖片， 2、縮放比例， 3、閾值
print("這張圖片中有%d張人臉" % len(face))
# 繪制出識(shí)別到的人臉
for (x, y, w, h) in face:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 繪制人臉方框
# cv2.imshow('dst', img)
# 在人臉的基礎(chǔ)上識(shí)別眼睛
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
face_color = img[y:y+h, x:x+w]
# 眼睛識(shí)別
eyes = eye_xml.detectMultiScale(face_gray)
print("在這張臉上有%d個(gè)眼睛" % len(eyes))
# 繪制出識(shí)別到的眼睛
for (e_x, e_y, e_w, e_h) in eyes:
cv2.rectangle(face_color, (e_x, e_y), (e_x+e_w, e_y+e_h), (0, 255, 0), 2) # 繪制眼睛方框
cv2.imshow('dst', img)
cv2.waitKey(0)
效果如下：
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持本站。
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