下午的時候，配好了OpenCV的Python環境，OpenCV的Python環境搭建。于是迫不及待的想體驗一下opencv的人臉識別，如下文。
必備知識
Haar-like
Haar-like百科釋義。通俗的來講，就是作為人臉特征即可。
Haar特征值反映了圖像的灰度變化情況。例如：臉部的一些特征能由矩形特征簡單的描述，如：眼睛要比臉頰顏色要深，鼻梁兩側比鼻梁顏色要深，嘴巴比周圍顏色要深等。
opencv api
要想使用opencv，就必須先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便體現出來了。就本例而言，使用到的函數很少，也就普通的讀取圖片，灰度轉換，顯示圖像，簡單的編輯圖像罷了。
如下：
讀取圖片
只需要給出待操作的圖片的路徑即可。
import cv2
image = cv2.imread(imagepath)
灰度轉換
灰度轉換的作用就是：轉換成灰度的圖片的計算強度得以降低。
import cv2
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
畫圖
opencv 的強大之處的一個體現就是其可以對圖片進行任意編輯，處理。
下面的這個函數最后一個參數指定的就是畫筆的大小。
import cv2
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
顯示圖像
編輯完的圖像要么直接的被顯示出來，要么就保存到物理的存儲介質。
import cv2
cv2.imshow("Image Title",image)
獲取人臉識別訓練數據
看似復雜，其實就是對于人臉特征的一些描述，這樣opencv在讀取完數據后很據訓練中的樣品數據，就可以感知讀取到的圖片上的特征，進而對圖片進行人臉識別。
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')
里賣弄的這個xml文件，就是opencv在GitHub上共享出來的具有普適的訓練好的數據。我們可以直接的拿來使用。
探測人臉
說白了，就是根據訓練的數據來對新圖片進行識別的過程。
import cv2
# ···
# 探測圖片中的人臉
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
我們可以隨意的指定里面參數的值，來達到不同精度下的識別。返回值就是opencv對圖片的探測結果的體現。
處理人臉探測的結果
結束了剛才的人臉探測，我們就可以拿到返回值來做進一步的處理了。但這也不是說會多么的復雜，無非添加點特征值罷了。
import cv2
# ···
print "發現{0}個人臉!".format(len(faces))
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
實例
有了剛才的基礎，我們就可以完成一個簡單的人臉識別的小例子了。
圖片素材
下面的這張圖片將作為我們的檢測依據。
人臉檢測代碼
# coding:utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
# __author__ = '郭 璞'
# __date__ = '2016/9/5'
# __Desc__ = 人臉檢測小例子，以圓圈圈出人臉
import cv2
# 待檢測的圖片路徑
imagepath = r'./heat.jpg'
# 獲取訓練好的人臉的參數數據，這里直接從GitHub上使用默認值
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')
# 讀取圖片
image = cv2.imread(imagepath)
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 探測圖片中的人臉
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
print "發現{0}個人臉!".format(len(faces))
for(x,y,w,h) in faces:
# cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)
cv2.imshow("Find Faces!",image)
cv2.waitKey(0)
人臉檢測結果
-
輸出圖片：
人臉檢測結果 輸出結果：
D:\Software\Python2\python.exe E:/Code/Python/DataStructor/opencv/Demo.py
發現3個人臉!
詳情見 案例參考
總結
回顧一下，這次的實驗就是簡單的對opencv的常用的api的使用，重點在于訓練數據的使用和人臉探測的處理。
