使用Python中的OpenCV和Haar级联检测器进行微笑检测 |
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使用Python中的OpenCV和Haar级联检测器进行微笑检测
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使用Python中的OpenCV和Haar级联检测器进行微笑检测
我们将使用Haar级联检测器在图像中进行微笑检测。Haar级联分类器是一种有效的对象检测方法，它是基于机器学习的方法。为了训练一种用于微笑检测的Haar级联分类器，算法需要一定量的正面图像（有微笑的图像）和负面图像（没有微笑的图像）。随后，使用这些正面和负面图像来训练分类器。然后，使用训练好的分类器在其他图像中进行微笑检测。 我们可以使用预先训练好的Haar级联用于微笑检测。在输入图像中进行微笑检测，我们需要两个Haar级联，一个用于脸部检测，另一个用于微笑检测。我们将使用以下两个Haar级联： haarcascade_frontalface_default.xmlhaarcascade_smile.xml 如何下载Haarcascades？你可以在GitHub网址上找到不同的Haarcascade—— https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 要下载微笑Haarcascade，请单击 haarcascade_smile.xml 文件。在原始格式中打开它，右键单击并保存。 步骤要检测图像中的微笑，可以按照以下步骤操作： 导入所需的库。在以下所有示例中，需要使用的Python库是 OpenCV 。请确保您已经安装了该库。使用 cv2.imread() 读取输入图像。指定完整的图像路径。将图像转换为灰度图像。 初始化Haar级联分类器对象 face_cascade = cv2.CascadeClassifier() 用于脸部检测和 smile_cascade = cv2.CascadeClassifier 用于微笑检测。传递Haar级联XML文件的完整路径。可以使用Haar级联文件 haarcascade_frontalface_default.xml 来检测图像中的脸部和 haarcascade_smile.xml 来检测微笑。 使用 face_cascade.detectMultiScale() 检测输入图像中的人脸。它以 （x，y，w，h） 格式返回检测到的人脸的坐标。 将人脸检测的区域（ roi ）定义为 image[y:y+h, x:x+w] ，然后在检测到的人脸区域内（ roi ）检测微笑。使用 smile_cascade.detectMultiScale() 。它还以 （sx，sy，sw，sh） 格式返回检测到的眼睛的边界矩形的坐标。 使用 cv2.rectangle() 在原始图像中绘制检测到的微笑（嘴巴）边界矩形。 显示带有绘制的嘴巴周围边界矩形的图像。 让我们看一些示例，以便更清楚地理解。 示例在这个Python程序中，我们使用Haar级联检测器在输入图像中进行微笑检测。 # import required libraries import cv2 # read input image img = cv2.imread('smile1.jpg') # convert the image to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # read haar cascade for face detection face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml') # read haar cascade for smile detection smile_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades\haarcascade_smile.xml') # Detects faces in the input image faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) print('Number of detected faces:', len(faces)) # loop over all the faces detected for (x,y,w,h) in faces: # draw a rectangle in a face cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,255),2) cv2.putText(img, "Face", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 255), 2) roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_color = img[y:y+h, x:x+w] # detecting smile within the face roi smiles = smile_cascade.detectMultiScale(roi_gray, 1.8, 20) if len(smiles) > 0: print("smile detected") for (sx, sy, sw, sh) in smiles: cv2.rectangle(roi_color, (sx, sy), ((sx + sw), (sy + sh)), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(roi_color, "smile", (sx, sy), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) else: print("smile not detected") # Display an image in a window cv2.imshow('Smile Image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()我们将使用这张图片作为该程序的 输入文件。
执行后，将会得到以下输出： 检测到的人脸数：1 检测到微笑我们将得到以下的 输出 窗口 –
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