android opencv人脸匹配 基于opencv的人脸识别 |
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目录 前言 第一章 OpenCV介绍 第二章 功能描述 2.1 对已有的数据进行检测 2.2 陌生人检测并发出警告 2.3 保存陌生人的视频 2.4 输入图片进行检测 2.5 现场录用信息 第三章 功能实现 3.1 截取人脸图片 3.2 对图片进行处理 3.3 进行训练 3.4 进行预测 3.5 实时预测 第四章 出现的问题 源码获取 前言学习了图像识别，都没有具体的做出一个项目。现在的人脸识别很火，于是就做了一个基于opencv的人脸识别 第一章 OpenCV介绍OpenCV基本函数使用--Python_牧子川的博客 第二章 功能描述以下的功能都实现了，但是有些功能会在源码进行解释 2.1 对已有的数据进行检测当训练器已经包含了本人的面部信息时，在进行识别时能准确的识别出来，并显示出来 2.2 陌生人检测并发出警告当有陌生人靠近并停留了10s钟以上时，就会发出警报 2.3 保存陌生人的视频当有陌生人靠经并停留10秒中以上时，将该陌生人的信息进行保存未视频 2.4 输入图片进行检测可以对输入的人脸的图片进行检测 2.5 现场录用信息可以以及录用人脸信息，并保存当前的人脸信息 第三章 功能实现3.1 截取人脸图片第一步 打开摄像头 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): _, frame = cap.read() cv2.imshow("img", frame) key = cv2.waitKey(1) if key == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()cap.release()与cv2.destroyAllWindows()只能放在while循环体外。第二步 截取图片 使用的是人脸分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier(r'G:\Opencv 4.5.3\opencv\build\etc\lbpcascades\lbpcascade_frontalface_improved.xml')detectMultiScale函数。它可以检测出图片中所有的人脸，并将人脸用vector保存各个人脸的坐标、大小（用矩形表示），是一个一维数组[x, y, w, h]分别代表着上左，上右，下左，下右的坐标 faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=20, flags=4)detectMultiScale函数参数介绍 1、grey：是输入图像 2、scaleFactor：这个是每次缩小图像的比例，默认是1.1 ，我这里选用1.2 3、minNeighbors=15：它表明如果有15个框都重叠一起了，那这里肯定是脸部，当minNeighbors越大时，能适当提高精度 4、minSize()：匹配物体的最小范围 maxSize()：匹配物体的最大范围 5、 flags = 0：可以取如下这些值： CASCADE_DO_CANNY_PRUNING = 1, 利用canny边缘检测来排除一些边缘很少或者很多的图像区域 CASCADE_SCALE_IMAGE = 2, 正常比例检测 CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT = 4, 只检测最大的物体 第三步 保存图片 cv2.imwrite(img_name, image) cv2.rectangle(frame, (x - 20, y - 20), (x + w + 20, y + h + 20), rect_color, 2) # 显示当前捕捉到了多少人脸图片了 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(frame, 'num:%d' % num, (x + 30, y + 30), font, 1, (255, 0, 255), 4) num += 1 if num > 200: # 如果超过指定最大保存数量退出循环 break保存图像 cv2.imwrite(file，img，num)保存一个图像file：保存的文件名 img：要保存的图像。 num：可选，它针对特定的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别。默认为3. 3.2 对图片进行处理对图片进行训练时，实际上训练的时图片的像素点，所以我们要得到图片的像素 第一步 得到像素点 # 使用LBP分类器，还有一种更精确但速度较慢的Haar分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'G:\Opencv 4.5.3\opencv\build\etc\lbpcascades\lbpcascade_frontalface.xml') # todo faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5) (x, y, w, h) = faces[0] return gray[y:y + w, x:x + h], faces[0]第二步 得到图片相对应的标签和像素 label = int(dir_name.replace("s", "")) face, rect = detect_face(image) # 忽略为检测到的人脸 if face is not None: faces.append(face) labels.append(label) return faces, labels3.3 进行训练opencv中的face有专门的训练方式，对每个参考图像计算LBPH，得到一个向量。每个人脸都是整个向量集中的一个点。 cv2.face_FaceRecognizer.train(src,labels)● src：训练图像，用来学习的人脸图像。 ● labels：标签，人脸图像所对应的标签。 def train(face_recognizer): """训练数据""" print("数据准备") faces, labels = prepare_training_data(r"./train_data") print("准备完成") print("Total faces: ", len(faces)) print("Total labels: ", len(labels)) print("开始训练") # 训练人脸识别器 face_recognizer.train(faces, np.array(labels)) # 保存训练好的模型 face_recognizer.save(r"./models/train1.yml") print("训练完成")3.4 进行预测cv2.face_FaceRecognizer.predict()使用我们的人脸识别器预测图像 predict()入口参数必须为单通道灰度图像 对当前人脸图像进行判断，从人脸库中寻找与当前图像距离最近的人脸图像，与某个人脸图像最近，就将当前图像标注为其对应的标签。如果待测图像与所有人脸图像的距离都大于函数cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()中参数threshold所指定的距离值，则认为没有找到对应的结果，即无法识别当前人脸。 返回的是一个元组，第一个是识别某一类，第二类是一个置信度，即有多少可能 # 加载训练好的模型 face_recognizer.read(r'./models/train1.yml') addr = input("请输入图片地址：") test_img = cv2.imread(addr) # 复制图像，因为我们不想更改原始图像 test_img = test_img.copy() face, rect = detect_face(test_img) label = face_recognizer.predict(face) label_text = subjects[label[0]] draw_rectangle(test_img, rect) draw_text(test_img, label_text, rect[0], rect[1] - 5) cv2.imshow("predict", test_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()3.5 实时预测就是在框出人脸图像的同时对这个图片进行预测，即把截取图片和预测同时进行 face_recognizer.read(r'./models/train.yml') cap = cv2.VideoCapture(0) # 循环检测识别人脸 while True: _, frame = cap.read() face, rect = detect_face(frame) try: label = face_recognizer.predict(face) except Exception as e: print("错误信息为：", e) traceback.print_exc() print('traceback.format_exc():\n%s'%traceback.format_exc()) cv2.imshow('camera', frame) else: print(label) if label[1] > 80: draw_rectangle(frame, rect) draw_text(frame, subjects[0], rect[0], rect[1] - 5) else: label_text = subjects[label[0]] draw_rectangle(frame, rect) draw_text(frame, label_text, rect[0], rect[1] - 5) cv2.imshow('camera', frame) # 等待10毫秒看是否有按键输入 k = cv2.waitKey(10) # 如果输入q则退出循环 if k & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并销毁所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()第四章 出现的问题难点一：无法打开本机自带摄像头 解决方法：cap = cv2.VideoCapture(0)调用本机摄像头 难点二：在进行人脸识别时，只要人稍微一动，就会识别失败 解决方法：在读入图片时，可以先延时一小段时间在进行读入图片，这样在识别到第一帧图片时会等一会在去识别另一帧图片，只要时间间隔短，则不会出现这种情况 难点三：训练好模型后进行检测总是会出错，不能正确检测出本人 解决方法：这个原因为数据集不够，人脸的特征没有完全被学到；环境因素的影响会导致模型识别错误，可以通过增加人脸数据集的方式再次进行训练，增加噪声 源码获取GitHub Face-recognition |
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