在计算机视觉领域，检测人脸等是一种很常见且非常重要的应用，我们可以先通过开放计算机视觉库OpenCV来熟悉这个人脸识别领域。另外OpenCV关于颜色的识别，可以查阅：OpenCV的HSV颜色空间在无人车中颜色识别的应用HSV颜色识别的跟踪实践https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/131746841

1、多尺度检测人脸

我们先直接对一张图片中的多个人脸进行检测，看下OpenCV自带的这个级联分类器HAAR对于人脸识别的效果怎么样：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('c.png') # (H,W,C)
imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用预训练模型创建 Cascade 分类器
getCascade = lambda model_name: cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + model_name)

# 人脸
Cascade = getCascade("haarcascade_profileface.xml")
#Cascade = getCascade("haarcascade_frontalface_alt2.xml")

# 多尺度识别人脸
faces = Cascade.detectMultiScale(imgGray,1.2,3)
# 矩形标注(左上角与右下角坐标)
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255) , 2)
    
cv2.imshow("face", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如图：

虽然位置有偏差，往右移动了一些，边界框没有在中心位置，但是对目标的大概位置还是能够检测到，也就是对于脸部这个对象还是可以正确的被识别到。
其中这个haarcascade_profileface.xml文件是OpenCV自带的人脸分类器，在Windows中的位置如下(我这里是在虚拟环境pygpu中安装的OpenCV视觉库)：
envs\pygpu\Lib\site-packages\cv2\data
我们将会在这个目录里面看到，还包含有其他很多的预训练模型，如图：

2、haarcascade分类器

我们知道OpenCV自带的haarcascade分类器还是挺多的，这里的cascade翻译为级联，什么意思呢？
我个人的理解是，这里的提取特征方法还是用到卷积，因为卷积可以检测到边缘，质地纹理等，而一张图里面有很多很多的特征，这个时候我们可以将它们各种尺度缩放来分别提取不同特征并分组，这样一层一层的过滤，当需要检测需要的对象时，只需将不符合的直接丢弃，减少计算，这样就可以加速得到特征。不清楚这种表达是否正确，欢迎指正。
这里的haarcascade分两部分理解，haar先提取特征，然后使用cascade来对特征进行分类。所以haarcascade_profileface.xml这个文件的意思就是提取特征之后，加载人脸分类的一个预训练模型。下划线后面跟随的profileface名称也可以知道，需要进行的分类是人脸。
接下来我们换一个对象，检测猫脸和猫的眼睛，只需要更换对应的模型即可：

2.1、猫脸

我更换为一张包含多只猫的图片，然后加载这个猫脸的预训练模型：

Cascade = getCascade("haarcascade_frontalcatface.xml")

如图：

从检测的图片中，我们可以看到第一只猫没有检测到，其余4只都很好的检测到并做了标注。

2.2、检测眼睛

除了检测脸部之外，还可以检测眼睛，同样的我们更换为眼睛分类模型：

Cascade = getCascade("haarcascade_eye.xml")

如图：

从检测图片中可以看到，除了中间的那只猫，其余的都很好的检测到了眼睛。

3、detectMultiScale

分类器创建好了之后，我们还可以做多尺度检测，先来认识下这个detectMultiScale函数：

help(detectMultiScale)

detectMultiScale(image[, scaleFactor[, minNeighbors[, flags[, minSize[, maxSize]]]]]) -> objects

参数说明：

image：CV_8U类型的矩阵，也就是8位无符号整数[0,255]，其余还有16位、32位等有符号整数与浮点数，其中的字母S表示有符号整型，U表示无符号整型，F表示浮点型
scaleFactor：搜索窗口前后大小的比例系数，默认为1.1，也就是每次搜索窗口扩大10%
minNeighbors：指定每个候选矩形应该有多少个邻居的参数
minSize：检测的最小尺寸，小于该值的对象将被忽略
maxSize：检测的最大尺寸，大于该值的对象将被忽略。如果maxSize == minSize模型在单个尺度上进行评估。

对于这种多尺度的检测，还可以在一张图中检测出不同对象并标注，也就是说可以做嵌套： 

faces1 = Cascade1.detectMultiScale(imgGray,1.3,2)
faces2 = Cascade2.detectMultiScale(imgGray,1.5,3)

for (x,y,w,h) in faces1:
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255) , 2)
    for (x,y,w,h) in faces2:
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,255) , 2)

 如下图，就将猫脸和眼睛都检测出来了：

4、摄像头检测

既然对于图片能够识别其中想要检测的对象，那在视频中应该也是没有问题的，我们来看下摄像头检测的效果，由于本人电脑没有摄像头，还是使用无人车上的CSI摄像头来测试下：
测试环境：JupyterLab

from jetbotmini import Camera
from jetbotmini import bgr8_to_jpeg
import traitlets
import ipywidgets.widgets as widgets
from IPython.display import display
import cv2

camera = Camera.instance(width=720, height=720)
face_image = widgets.Image(format='jpeg', width=300, height=300)
face = widgets.Image(format='jpeg', width=300, height=300)
display(face_image)
display(face)

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_profileface.xml')

初始化摄像头与图片显示组件之后，紧接着就是实时地将摄像头接收的数据反馈到Image组件，并检测人脸以及将人脸特写，给显示出来。

while 1:
    frame = camera.value
    frame = cv2.resize(frame, (300, 300))
    frame_face =frame.copy()
    gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray)
    if len(faces)>0:
        (face_x, face_y, face_w, face_h) = faces[0]
        # 将检测到的人脸标记出来
        cv2.rectangle(frame,(face_x,face_y),(face_x+face_h,face_y+face_w),(0,255,0),2)
        #cv2.rectangle(frame,(face_x+10,face_y),(face_x+face_w-10,face_y+face_h+20),(0,255,0),2)
        frame_face = frame_face[face_y:face_y+face_h,face_x:face_x+face_w]
        frame_face = cv2.resize(frame_face,(300,300))
        face.value = bgr8_to_jpeg(frame_face)

    # 实时传回图像数据进行显示
    face_image.value = bgr8_to_jpeg(frame)

如图：

这里还多出一个显示脸部特写的组件，这里没有截图了，比较简单，用法是一样的，将识别到的脸部显示出来即可。

5、错误处理

如果在前面不使用匿名函数：

getCascade = lambda model_name: cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + model_name)
Cascade = getCascade("haarcascade_profileface.xml")

处理的话，而使用类似后面摄像头中的写法：

cv2.CascadeClassifier('haarcascade_profileface.xml')

如果报下面的错误：

error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function 'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale'

就是缺少这个文件，需要将haarcascade_profileface.xml模型文件拷贝到当前目录即可。

6、小结

在做图片显示的时候，有两种方式，可以是OpenCV自带的imshow方法：

cv2.imshow("face", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这种显示很简单直观，直接显示cv2.imread读取到的数据即可，另外需要注意的时，显示方法的后面需要waitkey，不然会出现程序不响应。

另外一种方法是在JupyterLab里面显示的情况，比如后面介绍的在摄像头里面的显示，这里需要注意图片的转换： 

face_image = widgets.Image(format='jpeg', width=300, height=300)
display(face_image)
face_image.value = bytes(cv2.imencode('.jpg', img)[1])

这里的widgets.Image组件格式是jpeg格式，所以需要进行编码成jpeg格式之后，再转换成二进制的字节序列赋值给这个图片组件即可。

其中的字节函数bytes里面的取值范围是[0,255],比如

bytes([0,97,98,99,255]) # b'\x00abc\xff'

如果不在这个范围就会报错：

bytes([0,97,98,99,255,256])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: bytes must be in range(0, 256)