数字图像处理（实践篇）二十二使用opencv进行人脸、眼睛、嘴的检测

news2024/10/6 4:08:35

1 xml文件

2 涉及的函数

3 实践

使用opencv进行人脸、眼睛、嘴的检测。

1 xml文件

方法① 下载

地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

点击haarcascade_frontalface_default.xml文件

对着Raw右键，选择“链接另存为”，选择代码所在的路径即可，就可以下载这个文件啦。

其他文件的下载方式与上述文件的方式类似。

方法② 文件路径

如果已经安装OpenCV，那么可以在安装OpenCV的环境中找到这个文件。

/anaconda3/envs/python/lib/python/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml

具体的情况按照实际的去对照哈。

如果没有安装OpenCV的话，可以使用如下命令安装：

pip install opencv-python

找对应文件路径的方法如上。

建议使用方法②获取需要的文件。

2 涉及的函数

CascadeClassifier是Opencv中做人脸检测的一个级联分类器，既可以使用Haar特征，也可以使用LBP特征。要使用Haar级联分类器进行人脸检测，首先需要加载相应的分类器文件，比如haarcascade_frontalface_default.xml。然后，将图像转换为灰度图像，并使用detectMultiScale()函数进行人脸的检测操作。

cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()函数

objects = cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale( image[,scaleFactor[, minNeighbors[, flags[, minSize[, maxSize]]]]] )

输入：

①image：输入图像

②scaleFactor：搜索窗口的缩放比例大小。

③minNeighbors：默认值为3，意味着有3个以上的检测标记存在时，才认为人脸存在。如果希望提高检测的准确率，可以将该值设置的更大，但同时可能会让一些人脸无法被检测到。小于该值的目标将被忽略。

④flags：该参数通常被省略。

⑤minSize：目标的最小尺寸，小于这个尺寸的目标将被忽略。

⑥maxSize：最大目标的尺寸。大于该值的目标将被忽略。

返回：

①objects：目标对象的矩形框组。

3 实践

代码

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import math
def dealImg(img):
    b, g, r = cv2.split(img)
    img_rgb = cv2.merge([r, g, b])
    return img_rgb
def dealImageResult(img_path):
    im = cv2.imread(img_path)
    img = im.copy()
    # 加载预训练的人脸级联分类器
    face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    eye_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
    smile_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml')
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(125, 125))
    label = f'OpenCV  Haar Detected {str(len(faces))} faces'
    if len(faces) > 1:
        label = f'OpenCV  Haar Detected {str(len(faces))} faces'
    elif len(faces) == 1:
        label = f'OpenCV  Haar Detected {str(len(faces))} face'
    else:
        lable = " "
    cv2.putText(img, label, (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 0), 2)
    for (x, y, w, h) in faces:
        # cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 0), 1)
        # r = int(math.sqrt(w/2*w/2 + h/2*h/2))
        cv2.circle(img, (int(x+w/2), int(y+h/2)), int(h/2), (255, 255, 0), 2)
        # 人脸切分
        head = gray[y:y+h, x:x+w]
        h_temp = int(h*0.6)
        head_up = head[0:h_temp]
        head_down = head[h_temp:]
        # 检测眼睛
        eyes = eye_detector.detectMultiScale(head_up, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(10, 10))
        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
            cv2.rectangle(img, pt1=(ex+x, ey+y), pt2=(ex+ew+x, ey+eh+y), color=[0, 255, 0], thickness=2)
        smile_result = smile_detector.detectMultiScale(head_down, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(10, 10), maxSize=(80, 80))
        for mx, my, mw, mh in smile_result:
            cv2.rectangle(img, pt1=(mx+x, my+y+h_temp), pt2=(mx+mw+x, my+mh+y+h_temp), color=[255, 0, 0], thickness=2)
    fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
    im = dealImg(im)
    img = dealImg(img)
    titles = ["img", "result"]
    images = [im, img]
    for i in range(2):
        plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], "gray")
        plt.title("{}".format(titles[i]), fontsize=20, ha='center')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
    # plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.3, hspace=0)
    # plt.tight_layout()
    plt.show()
    fig.savefig('test_results.jpg', bbox_inches='tight')
if __name__ == '__main__':
    dealImageResult("test.jpeg")
    pass

效果图

前文回顾

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数字图像处理（入门篇）十三仿射变换

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