Python环境使用OpenCV检测人脸实现教程

一、文章概述

本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸，本文的主要内容分为：

1、检测图片中的人脸

2、实时检测视频中出现的人脸

3、用运设备的摄像头实时检测人脸

二：准备工作

提前做的准备：

安装好Python3

下载安装OpenCV库，方法是

pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi/simple

下载特征数据HAAR和LBP，这两种数据都能实现对人脸特征的提取，HAAR大多是小数计算所以运算速度较慢，LBP大多是整数计算运行速度较快。如图所示，本次实例用红框中的文本，其他的文本，比如第一个haarcascade_eye.xml是眼睛识别的文本，我们下次再用。

（1）代码和说明

import cv2 as cvimport numpy as npdef face_detect_demo():#人脸检测函数 gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)#把图片变成灰度图片，因为人脸的特征需要在灰度图像中查找 #以下分别是HAAR和LBP特征数据，任意选择一种即可，注意：路径中的‘/’和‘’是有要求的 # 通过级联检测器 cv.CascadeClassifier，加载特征数据 # face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml') face_detector = cv.CascadeClassifier( 'D:/pyproject/cv_renlianjiance/lbpcascades/lbpcascade_frontalcatface.xml') #在尺度空间对图片进行人脸检测，第一个参数是哪个图片，第二个参数是向上或向下的尺度变化，是原来尺度的1.02倍，第三个参数是在相邻的几个人脸检测矩形框内出现就认定成人脸，这里是在相邻的5个人脸检测框内出现，如果图片比较模糊的话建议降低一点 faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 5) for x, y, w, h in faces:#绘制结果图 #rectangle参数说明，要绘制的目标图像，矩形的第一个顶点，矩形对角线上的另一个顶点，线条的颜色，线条的宽度 cv.rectangle(src, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) cv.imshow('result', src)#输出结果图src = cv.imread('D:/pyproject/cv_renlianjiance/cvrenxiangpic/1.jpg')#图片是JPG和png都可以cv.namedWindow('input image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)#创建绘图窗口cv.namedWindow('result', cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow('input image', src)face_detect_demo()cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()#作用是能正常关闭绘图窗口

（2）结果展示

2、视频中的人脸检测

（1）代码和说明

import cv2 as cvimport numpy as npdef face_detect_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml') face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/lbpcascades/lbpcascade_frontalcatface.xml') faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 5) for x, y, w, h in faces: cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) cv.imshow('result', image)capture = cv.VideoCapture('D:/pyproject/cv_renlianjiance/video/1.mp4')cv.namedWindow('result', cv.WINDOW_AUTOSIZE)while (True): #按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。 ret, frame = capture.read() # cv.flip函数表示图像翻转，沿y轴翻转, 0: 沿x轴翻转, <0: x、y轴同时翻转 frame = cv.flip(frame, 1) face_detect_demo(frame) #waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言； c = cv.waitKey(10) if c == 27:#当键盘按下‘ESC’退出程序 break#cv.waitKey(0)参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,；cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()#作用是能正常关闭绘图窗口

（2）结果展示

3、利用设备上的摄像头进行人脸检测，其实和2中的代码一样，只是打开摄像头，而不是读取视频文件

代码和说明

import cv2 as cvimport numpy as npdef face_detect_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml') face_detector = cv.CascadeClassifier('D:/pyproject/cv_renlianjiance/lbpcascades/lbpcascade_frontalcatface.xml') faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 5) for x, y, w, h in faces: cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) cv.imshow('result', image)capture = cv.VideoCapture(0)#其中的0表示电脑中的第一个相机cv.namedWindow('result', cv.WINDOW_AUTOSIZE)while (True): #按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。 ret, frame = capture.read() # cv.flip函数表示图像翻转，沿y轴翻转, 0: 沿x轴翻转, <0: x、y轴同时翻转 frame = cv.flip(frame, 1) face_detect_demo(frame) #waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言； c = cv.waitKey(10) if c == 27:#当键盘按下‘ESC’退出程序 break#cv.waitKey(0)参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,；cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()#作用是能正常关闭绘图窗口

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