Python-OpenCV進行人臉識別

Pines_Cheng 發布于2019-07-30 16:36 / 2827人閱讀

摘要：在之前的文章中，我們學習了使用數據集訓練出一個識別器?，F在，我們將使用這個訓練好的文件去識別人臉了。我們把程序改成釋放資源記得釋放資源測試然后在測試階段，這個人工智障完美地識別不出我。

在之前的文章中，我們學習了使用數據集訓練出一個識別器。本文中，我們將載入這個識別器，然后來看見怎么識別人臉。

如果看過之前的文章，你就已經準備好了一個識別器，它就在trainner文件夾和trainner.yml文件里面。

現在，我們將使用這個訓練好的文件去識別人臉了。

導入

import cv2
import numpy as np

加載識別器

接下來，我們用OpenCV庫以及我們訓練好的數據（yml文件）創建一個識別器對象：

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer() # in OpenCV 2
recognizer.read("trainner/trainner.yml")
# recognizer.load("trainner/trainner.yml") # in OpenCV 2

然后用之前準備好的xml創建一個分類器：

cascade_path = "haarcascade_frontalface_default.xml"
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

獲取到攝像頭的控制對象：

cam = cv2.VideoCapture(0)

加載一個字體，用于在識別后，在圖片上標注出識別對象的名字：

# font = cv2.cv.InitFont(cv2.cv.CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 1, 0, 1, 1)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

識別程序的主循環

在程序的主循環中，我們需要做的是：

從攝像頭中獲取圖像

將圖像轉換為灰度圖片

在圖片中檢測人臉

用識別器識別該人的id

將識別出人臉的id或名稱用矩形在圖片中標出來

while True:
    ret, im = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(im, (x - 50, y - 50), (x + w + 50, y + h + 50), (225, 0, 0), 2)
        img_id, conf = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
        # cv2.cv.PutText(cv2.cv.fromarray(im), str(Id), (x, y + h), font, 255)
        cv2.putText(im, str(img_id), (x, y + h), font, 0.55, (0, 255, 0), 1)
    cv2.imshow("im", im)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord("q"):
        break

recognizer.predict為預測函數，putText則是在圖片上添加文字

更進一步

由于可能識別不出來，或者存在未知的人臉。而且，如果只用id1，id2就會大大地降低了程序的體驗。因此，我們可以把id換成名字，把未知的臉標為未知。

我們把程序改成：

        img_id, conf = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
        if conf > 50:
            if img_id == 1:
                img_id = "jianyujianyu"
            elif img_id == 2:
                img_id = "ghost"
        else:
            img_id = "Unknown"
        # cv2.cv.PutText(cv2.cv.fromarray(im), str(Id), (x, y + h), font, 255)
        cv2.putText(im, str(img_id), (x, y + h), font, 0.55, (0, 255, 0), 1)

釋放資源

記得釋放資源

cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

測試

然后在測試階段，這個人工智障完美地識別不出我。

我覺得是素材不夠豐富，我回頭改改。。。

完整代碼

現在的目錄：

import cv2
import numpy as np

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer() # in OpenCV 2
recognizer.read("trainner/trainner.yml")
# recognizer.load("trainner/trainner.yml") # in OpenCV 2

cascade_path = "haarcascade_frontalface_default.xml"
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
cam = cv2.VideoCapture(0)
# font = cv2.cv.InitFont(cv2.cv.CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 1, 0, 1, 1) # in OpenCV 2
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

while True:
    ret, im = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(im, (x - 50, y - 50), (x + w + 50, y + h + 50), (225, 0, 0), 2)
        img_id, conf = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
        if conf > 50:
            if img_id == 1:
                img_id = "jianyujianyu"
            elif img_id == 2:
                img_id = "ghost"
        else:
            img_id = "Unknown"
        # cv2.cv.PutText(cv2.cv.fromarray(im), str(Id), (x, y + h), font, 255)
        cv2.putText(im, str(img_id), (x, y + h), font, 0.55, (0, 255, 0), 1)
    cv2.imshow("im", im)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord("q"):
        break

cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

先這樣吧

原文，若有錯誤之處請指出，更多地關注煎魚。

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