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    基于python3+OpenCV实现人脸和眼睛识别

    作者:21344 栏目:未分类 时间:2021-09-06 14:44:31

    基于python3+OpenCV的人脸和眼睛识别,供大家参考,具体内容如下

    一、OpenCV人脸检测的xml文件下载

    人脸检测和眼睛检测要用到haarcascade_eye.xml和haarcascade_frontalface_default.xml这两个文件,这两个文件可以在OpenCV的官网下载,具体下载方法如下:

    1、打开要下载的xml文件,如下图:

    2、点击Raw:

    3、在新打开的网页中右击,选择另存为,最后保存就可以了。

    二、人脸检测文件的导入以及图片的处理

    接下来就可以在代码中载入刚才下载的两个xml文件,再将要识别的图片进行灰度处理了,代码如下:

    import cv2
    # 载入人脸识别和眼睛识别的两个xml文件
    face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
    # 载入图片
    img = cv2.imread('face.jpg')
    cv2.imshow('src', img)
    # 灰度处理
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    我们用到的原图如下:

    三、人脸识别并用方框显示人脸位置

    利用face_xml.detectMultiScale()方法识别出人脸的位置,并利用cv2.rectangle()绘制方框,具体代码如下:

    # 人脸识别
    face = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 2)  # 参数:1、灰度图片, 2、缩放比例, 3、阈值
    print("这张图片中有%d张人脸" % len(face))
    # 绘制出识别到的人脸
    for (x, y, w, h) in face:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 绘制人脸方框
        cv2.imshow('dst', img)
        cv2.waitkey(0)

    识别的效果如下:

    四、眼睛识别并用方框显示眼睛位置

    和人脸识别类似,不过眼睛识别是在人脸识别的基础上再进行识别的,所以将人脸的图片进行灰度化处理,再识别,代码如下:

    # 在人脸的基础上识别眼睛
        face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        face_color = img[y:y+h, x:x+w]
        # 眼睛识别
        eyes = eye_xml.detectMultiScale(face_gray)
        print("在这张脸上有%d个眼睛" % len(eyes))
        # 绘制出识别到的眼睛
        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)  # 绘制眼睛方框

    五、源码及效果

    源码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    -------------------------------------------------
       File Name:     03-face.py
       Description :  基于OpenCV的人脸和眼睛识别
       Author :      小恋莫小哀
       Email:      xiaowen0392@qq.com
       date:          2019/6/2
    -------------------------------------------------
       Change Activity:
                       2019/6/2:
    -------------------------------------------------
    """
    __author__ = 'WWQ'
    
    import cv2
    # 载入人脸识别和眼睛识别的两个xml文件
    face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
    # 载入图片
    img = cv2.imread('face.jpg')
    cv2.imshow('src', img)
    # 灰度处理
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 人脸识别
    face = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 2)  # 参数:1、灰度图片, 2、缩放比例, 3、阈值
    print("这张图片中有%d张人脸" % len(face))
    # 绘制出识别到的人脸
    for (x, y, w, h) in face:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 绘制人脸方框
        # cv2.imshow('dst', img)
        # 在人脸的基础上识别眼睛
        face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        face_color = img[y:y+h, x:x+w]
        # 眼睛识别
        eyes = eye_xml.detectMultiScale(face_gray)
        print("在这张脸上有%d个眼睛" % len(eyes))
        # 绘制出识别到的眼睛
        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)  # 绘制眼睛方框
    cv2.imshow('dst', img)
    cv2.waitKey(0)

    效果如下:

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持IIS7站长之家博文。