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基于OpenCV的图片和视频人脸识别

news 来源：原创 2024/5/10 21:58:38

🥩前言

🍖环境使用

🍖模块使用

🍖模块介绍

🍖模块安装问题:

🥩人脸检测

🍖Haar 级联的概念

🍖获取 Haar 级联数据

🍗 1.下载所需版本

🍗 2.安装文件

🍗 3.XML文件名称

🥩使用 OpenCV 进行人脸检测

🍖静态图像中人脸检测

🍗【示例】识别图片中的人脸

🍗 运行效果：

🍗【示例】识别图片中多张人脸

🍗 运行效果：

🍖视频中的人脸检测

🍗【示例】识别视频中人脸

🍗 运行效果：

🥩人脸识别

🍖训练数据

🍗【示例】训练数据

🍗【示例】基于 LBPH 的人脸识别

🍗 运行效果：

🥩总结

🥩前言

我们身边的人脸识别有车站检票，监控人脸，无人超市，支付宝人脸支付，上班打卡，人脸解锁手机。

人脸检测是人脸识别系统组成的关键部分之一，其目的是检测出任意给定图片中的包含的一个或多个人脸，是人脸识别、表情识别等下游任务的基础。人脸识别是通过采集包含人脸的图像或视频数据，通过对比和分析人脸特征信息从而实现身份识别的生物识别技术，是人脸识别系统的核心组件

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容，基于OpenCV的图片和视频人脸识别。介绍Haar的概念，以及如何对图片和视频中进行人脸检测，以及如何训练我们自己的模型，并在自己的模型下进行人脸识别。

🍖环境使用

python 3.9
pycharm

🍖模块使用

opencv-python

🍖模块介绍

opencv
关于OpenCv

Opencv是一个开源的的跨平台计算机视觉库，内部实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，对于python而言，在引用opencv库的时候需要写为import cv2。其中，cv2是opencv的C++命名空间名称，使用它来表示调用的是C++开发的opencv的接口。

目前人脸识别有很多较为成熟的方法，这里调用OpenCv库，而OpenCV又提供了三种人脸识别方法，分别是LBPH方法、EigenFishfaces方法、Fisherfaces方法。本文采用的是LBPH（Local Binary Patterns Histogram，局部二值模式直方图）方法。在OpenCV中，可以用函数cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()生成LBPH识别器实例模型，然后应用cv2.face_FaceRecognizer.train()函数完成训练，最后用cv2.face_FaceRecognizer.predict()函数完成人脸识别。

CascadeClassifier，是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。其中Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。

🍖模块安装问题:

如果安装python第三方模块:

win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车

在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

安装失败原因:

失败一: pip 不是内部命令
解决方法: 设置环境变量

失败二: 出现大量报红 (read time out)
解决方法: 因为是网络链接超时, 需要切换镜像源
    清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华中理工大学：https://pypi.hustunique.com/山东理工大学：https://pypi.sdutlinux.org/豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/例如：pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ 模块名
失败三: cmd里面显示已经安装过了, 或者安装成功了, 但是在pycharm里面还是无法导入
解决方法: 可能安装了多个python版本 (anaconda 或者 python 安装一个即可) 卸载一个就好，或者你pycharm里面python解释器没有设置好。

🥩人脸检测

🍖Haar 级联的概念

Haar级联是一种基于Haar特征的目标检测方法，它由多个级联分类器组成，每个级联分类器由多个弱分类器组成。在目标检测中，Haar级联通过逐级检测，将输入图像分成多个子区域，然后在每个子区域中应用Haar特征进行分类。这种级联的方式可以大大减少计算量，提高检测速度，同时保证较高的准确性。Haar级联在人脸识别、车辆识别等领域有着广泛的应用。

提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。这些提取的结果被称为特征，专业的表述为：从图像数据中提取特征。虽然任意像素都可以能影响多个特征，但特征应该比像素少得多。两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。

Haar 特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每一个 Haar 特征都描述了相邻图像区域的对比模式。例如，边、顶点和细线都能生成具有判别性的特征。

🍖获取 Haar 级联数据

🍗 1.下载所需版本

首先我们要进入 OpenCV 官网：https://opencv.org 下载你需要的版本。点击 RELEASES

（发布）。如下图所示：

由于 OpenCV 支持好多平台，比如 Windows, Android, Maemo, FreeBSD, OpenBSD, iOS,

Linux 和 Mac OS，一般初学者都是用 windows，点击 Windows。

点击 Windows 后跳出下面界面，等待 5s 自动下载。

🍗 2.安装文件

文件下载好后，然后双击下载的文件，进行安装，实质就是解压一下，解压完出来一个文件夹，其他什么也没发生。安装完后的目录结构如下。其中 build 是 OpenCV 使用时要用到的一些库文件，而 sources 中则是 OpenCV 官方为我们提供的一些 demo 示例源码。

在 sources 的一个文件夹 data/haarcascades。该文件夹包含了所有 OpenCV 的人脸检测的

XML 文件，这些可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到图像中的人脸。

🍗 3.XML文件名称

人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml

人脸检测器（快速 Harr）：haarcascade_frontalface_alt2.xml

人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml

眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml

眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye_2splits.xml

嘴部检测器：haarcascade_mcs_mouth.xml

鼻子检测器：haarcascade_mcs_nose.xml

身体检测器：haarcascade_fullbody.xml

人脸检测器（快速 LBP）：lbpcascade_frontalface.xml

🥩使用 OpenCV 进行人脸检测

🍖静态图像中人脸检测

人脸检测首先是加载图像并检测人脸，这也是最基本的一步。为了使所得到的结果有意义，可在原始图像的人脸周围绘制矩形框。

🍗【示例】识别图片中的人脸

我们首先来识别图片中的人脸，我们先识别图片中的一张人脸，假如，我们测试的照片有两张人脸的话，就会只显示一个人脸。

import cv2 as cv
def face_detect_demo():#将图片转换为灰度图片gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#加载特征数据face_detector=cv.CascadeClassifier('E:\Program Files (x86)\Python39\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')faces=face_detector.detectMultiScale(gray)for x,y,w,h in faces:cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,255,0),thickness=2)cv.imshow('result',img)
#加载图片
img=cv.imread('text1.jpg')
face_detect_demo()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

🍗 运行效果：

🍗【示例】识别图片中多张人脸

我们前面识别了图片中的一张人脸，假如，我们想测试的照片有两张人脸的话，怎么办？前面的代码就实现不了了，我们来看看多张人脸是怎么实现的。

import cv2 as cv
def face_detect_demo():#将图片灰度gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#加载特征数据face_detector = cv.CascadeClassifier('E:\Program Files (x86)\Python39\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')faces = face_detector.detectMultiScale(gray)for x,y,w,h in faces:print(x,y,w,h)cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2)cv.circle(img,center=(x+w//2,y+h//2),radius=w//2,color=(0,255,0),thickness=2)#显示图片cv.imshow('result',img)#加载图片
img=cv.imread('text2.jpg')
#调用人脸检测方法
face_detect_demo()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

🍗 运行效果：

我们找了一个多张人脸的照片，相信大家对这张图片并不陌生，我们可以清晰的看到，我们准确无误的识别到了每一张人脸。

🍖视频中的人脸检测

视频是一张一张图片组成的，在视频的帧上重复这个过程就能完成视频中的人脸检测。

视频中的人脸检测可以通过以下步骤实现：

图像预处理：对输入的视频帧进行预处理，包括图像增强、图像滤波、图像二值化等操作，以增强图像的对比度和亮度，减少噪声的影响，提高图像的质量。
特征提取：使用图像处理算法，如SIFT、SURF、ORB等，提取视频帧中的特征，如人脸的位置、大小、形状、姿态等信息，作为人脸检测的基础。
人脸检测：使用人脸检测算法，如Haar Cascade、LBPH、LBPH-SIFT等，对视频帧中的图像进行人脸检测，得到检测到的人脸的位置、大小、形状等信息。
人脸跟踪：使用人脸跟踪算法，如OpenCV中的人脸跟踪算法，对检测到的人脸进行跟踪，得到人脸的位置、大小、形状等信息。
人脸识别：使用人脸识别算法，如支持向量机、深度学习等，对人脸跟踪得到的人脸进行识别，得到人脸的身份信息。

🍗【示例】识别视频中人脸

视频是一张一张图片组成的，在视频的帧上重复这个过程就能完成视频中的人脸检测。我们看看代码是如何实现的。

import cv2 as cv
def face_detect_demo(img):#将图片灰度gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#加载特征数据face_detector = cv.CascadeClassifier('E:\Program Files (x86)\Python39\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')faces = face_detector.detectMultiScale(gray)for x,y,w,h in faces:cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2)cv.circle(img,center=(x+w//2,y+h//2),radius=(w//2),color=(0,255,0),thickness=2)cv.imshow('result',img)
#读取视频
cap=cv.VideoCapture('video.mp4')
while True:flag,frame=cap.read()print('flag:',flag,'frame.shape:',frame.shape)if not flag:breakface_detect_demo(frame)if ord('q') == cv.waitKey(10):break
cv.destroyAllWindows()
cap.release()

🍗 运行效果：

这里我就不放视频了，我放一张视频的截图，我们可以清楚的看到，可以清晰的识别到我们的人脸。

🥩人脸识别

人脸检测是 OpenCV 的一个很不错的功能，它是人脸识别的基础。什么是人脸识别呢？

其实就是一个程序能识别给定图像或视频中的人脸。实现这一目标的方法之一是用一系列分好类的图像来“训练”程序，并基于这些图像来进行识别。

这就是 OpenCV 及其人脸识别模块进行人脸识别的过程。

人脸识别模块的另外一个重要特征是：每个识别都具有转置信（confidence）评分，因此可在实际应用中通过对其设置阈值来进行筛选。

人脸识别所需要的人脸可以通过两种方式来得到：自己获得图像或从人脸数据库免费获得可用的人脸图像。互联网上有许多人脸数据库。

为了对这些样本进行人脸识别，必须要在包含人脸的样本图像上进行人脸识别。这是一个学习的过程，但并不像自己提供的图像那样令人满意。

🍖训练数据

有了数据，需要将这些样本图像加载到人脸识别算法中。所有的人脸识别算法在它们的train()函数中都有两个参数：图像数组和标签数组。这些标签表示进行识别时候某人人脸的ID，因此根据 ID 可以知道被识别的人是谁。要做到这一点，将在「trainer/trainer」目录中保存为.yml文件。

🍗【示例】训练数据

import os
import cv2
import sys
from PIL import Image
import numpy as npdef getImageAndLabels(path):facesSamples = []ids = []imagePaths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]# 检测人脸face_detector = cv2.CascadeClassifier('E:\Program Files (x86)\Python39\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')# 遍历列表中的图片for imagePath in imagePaths:# 打开图片PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L')# 将图像转换为数组img_numpy = np.array(PIL_img, 'uint8')faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy)# 获取每张图片的idid = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0])for x, y, w, h in faces:facesSamples.append(img_numpy[y:y + h, x:x + w])ids.append(id)return facesSamples, idsif __name__ == '__main__':# 图片路径path = './data/jm/'# 获取图像数组和id标签数组faces, ids = getImageAndLabels(path)# 获取训练对象recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()recognizer.train(faces, np.array(ids))# 保存文件recognizer.write('trainer/trainer.yml')

🍖基于 LBPH 的人脸识别

LBPH（Local Binary Pattern Histogram）将检测到的人脸分为小单元，并将其与模型中的对应单元进行比较，对每个区域的匹配值产生一个直方图。由于这种方法的灵活性，LBPH是唯一允许模型样本人脸和检测到的人脸在形状、大小上可以不同的人脸识别算法。

调整后的区域中调用 predict()函数，该函数返回两个元素的数组：第一个元素是所识别个体的标签，第二个是置信度评分。所有的算法都有一个置信度评分阈值，置信度评分用来衡量所识别人脸与原模型的差距，0 表示完全匹配。可能有时不想保留所有的识别结果，则需要进一步处理，因此可用自己的算法来估算识别的置信度评分。LBPH 一个好的识别参考值要低于 50 ，任何高于 80 的参考值都会被认为是低的置信度评分。

🍗【示例】基于 LBPH 的人脸识别

import cv2
import numpy as np
import os
#加载训练数据集文件
recogizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recogizer.read('trainer/trainer.yml')
#准备识别的图片
img=cv2.imread('19.pgm')
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_detector = cv2.CascadeClassifier('E:\Program Files (x86)\Python39\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_detector.detectMultiScale(gray)
for x,y,w,h in faces:cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)#人脸识别id,confidence=recogizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w])print('标签id:',id,'置信评分：',confidence)
cv2.imshow('result',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

🍗 运行效果：

标签id: 15 置信评分： 84.05495321482604

🥩总结

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。介绍Haar的概念，以及如何对图片和视频中进行人脸检测，以及如何训练我们自己的模型，并在自己的模型下进行人脸识别。

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编程日记 2024/5/10 15:23:48

SAP 批量修改工艺路线和 BOM

1、在运维的过程中经常会遇到用户需要批量更改组件，或者是批量更改数量，还是组件里面的一些标识，当处理这些批量数据处理的业务时，BOM的批量更改一个想到的就是CS20，但是CS20当BOM需要替换的时候就不是很适用。新增的组…...

编程日记 2024/5/1 7:56:16

基于OpenTelemetry实现可观测性-Part 4 Collector

译注：这是一个系列，共分成6部分，这是第4部分。翻译自：https://trstringer.com/otel-part4-collector/在上一篇博文中，我们讨论了如何使用 SDK 和追踪器提供者从进程获取遥测数据。存在很多不同类型的导出器&#xff0c…...

编程日记 2024/5/9 22:43:08

STM32学习（十二）

软件定时原理使用纯软件（CPU死等）的方式实现定时（延时）功能。不精准：函数调用压栈进栈需要耗费额外的时间；流水线使得程序执行时间不确定。CPU死等。定时器定时原理使用精准的时基，通过…...

编程日记 2024/5/9 23:57:31

Python毕业设计推荐

今天给大家推荐4个基于python的毕业设计/课程设计 1 网上商城系统这是一个基于pythonvue开发的商城网站，平台采用B/S结构，后端采用主流的Python语言进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。整个平台包括前台和后台两个部分。前台功能…...

编程日记 2024/5/4 0:38:05

组装式交付-云巧知多少

组装式交付-云巧知多少组装式交付背景云巧什么是云巧呢？云巧的优势丰富的组件，提升代码复用全面的集成方式，支持模块化组装云原生标准，预集成阿里云产品云巧的构成云巧组件云巧资产市场云巧生态云巧工坊总结组装式交付背景一直…...

编程日记 2024/5/8 6:26:49

「解析」牛客网-华为机考企业真题 41-60

又是一年春招时，有幸收到华为自动驾驶算法岗，之前刷题不多，在此汇总下牛客网的真题，主要采用Python编写，个人觉得语言只是实现工具而已，并不是很关键，Python简洁易懂，更加适合算法工…...

编程日记 2024/5/9 23:51:19

RPA机器人在信息化管理、报告生成实现自动化成为生态环境局新宠

随着人们对环境和自然资源的保护意识逐渐增强，我国在环保领域的投入力度也越来越大。然而，环境保护任务的繁重与复杂，也意味着环保执法机关需要更加高效、精准的手段来完成任务。这时，“机器人流程自动化”（简称RPA&am…...

编程日记 2024/5/10 20:01:53

关于线程池你了解些什么?

前言学习线程池的思维导图线程池是什么?它有什么用?虽然线程比进程更轻量级,但是每个进程所占的资源空间是有限,如果我们频繁创建和销毁线程也会消耗很多CPU资源,那么我们该如何解决这个问题呢?官方解释:线程池是一种多线程处理形式,其处理过程可以将多个任务添加到阻塞队列…...

编程日记 2024/4/29 10:16:59

基于MATLAB编程的萤火虫改进帝国竞争算法求解多目标优化，FA-ICA目标寻优

目录背影帝国竞争基本定义优点萤火虫原理改进思路基于萤火虫改进帝国竞争多目标求解代码结果分析展望背影多目标多参数优化是常遇到的优化问题，有很多传统算法可以求解，比如fiminmax,fmincon等，但是都容易陷入局部最优，本文用帝国竞争优化萤火虫算法进行多目…...

编程日记 2024/4/16 13:13:22

低代码开发：助力企业高效实现数字转型的一大利器

随着互联网、移动互联网、物联网等技术的迅速普及和应用，数字经济时代的到来，人们的生产、消费和生活方式都发生了巨大的变化，而传统企业也面临着巨大的挑战和机遇。在数字经济时代，数据成为一种重要的生产要素。数据成为一种重要…...

编程日记 2024/5/9 7:47:15

centos7安装mysql并添加密码

网上找的教程有的是不能用，有的是改密码有问题，下面这个教程亲测可用 #安装wget,wget是Linux中的一个下载文件的工具 yum -y install wget #使用wget下载文件 wget http://repo.mysql.com/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm rpm -ivh mysql-com…...

编程日记 2024/5/1 17:58:39

大数据未来发展怎么样？

就目前情况来看，大数据行业前景不错薪资待遇好，也有越来越多的人选择大数据行业，各大名企对于大数据人才需求不断上涨。大数据从业领域很宽广，不管是科技领域还是食品产业，零售业等都是需要大数据人才进行大数据的处…...

编程日记 2024/5/3 0:45:12

图书管理系统（考试样品）

一、执行下面的sql CREATE DATABASE bms CHARACTER SET utf8mb4;USE bms;DROP TABLE IF EXISTS tb_book;CREATE TABLE tb_book (id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(20) NOT NULL,desc TEXT ,type_id INT DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (id) ) ; INSERT INTO tb_book VA…...

编程日记 2024/5/5 22:26:33

🥩前言

🍖环境使用

🍖模块使用

🍖模块介绍

🍖模块安装问题:

🥩人脸检测

🍖Haar 级联的概念

🍖获取 Haar 级联数据

🍗 1.下载所需版本

🍗 2.安装文件

🍗 3.XML文件名称

🥩使用 OpenCV 进行人脸检测

🍖静态图像中人脸检测

🍗【示例】识别图片中的人脸

🍗 运行效果：

🍗【示例】识别图片中多张人脸

🍗 运行效果：

🍖视频中的人脸检测

🍗【示例】识别视频中人脸

🍗 运行效果：

🥩人脸识别

🍖训练数据

🍗【示例】训练数据

🍗【示例】基于 LBPH 的人脸识别

🍗 运行效果：

🥩总结

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