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Python中的人脸识别实例

更新时间：2023-10-15

背景

随着科技的不断发展，人脸识别技术越来越成熟，已经广泛应用于安全监控、人脸门禁等领域。Python中的OpenCV库提供了强大的图像处理功能，在人脸识别方面也有着卓越的表现。人脸识别是一项广泛的任务，涉及多个方面，包括人脸检测、人脸识别、人脸特征提取等。在人脸识别中，主要的任务是识别人脸并将其与存储在数据库中的图像进行比较，以确定其身份。Python中的OpenCV库是一个流行的人脸识别库，它提供了人脸识别所需的许多功能。

人脸检测

在进行人脸识别之前，必须检测到图像中的人脸。OpenCV库提供了基于HaarCascadeClassifier的人脸检测器。HaarCascadeClassifier是一种基于机器学习的技术，它使用具有各种大小和形状的窗口对图像进行分析，以识别人脸。在此过程中，需要加载适当的Haar级联文件。以下代码演示了如何使用OpenCV和HaarCascadeClassifier检测图像中的人脸：

import cv2

# 加载Haar级联文件
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像并转换为灰度
img = cv2.imread('test_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 绘制矩形框
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

# 显示图像
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

人脸特征提取

在进行人脸识别之前，需要将检测到的人脸与数据库中的图像进行比较。这就需要提取人脸的特征。OpenCV提供了诸如Local Binary Patterns（LBP）和Histogram of Oriented Gradients（HOG）等特征提取技术。以下代码演示了如何使用OpenCV的LBP特征提取器提取人脸的特征：

import cv2

# 加载Haar级联文件
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像并转换为灰度
img = cv2.imread('test_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 加载LBP分类器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 提取人脸特征并进行分类
for (x,y,w,h) in faces:
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    id, confidence = recognizer.predict(roi_gray)

# 显示结果
print("Predicted ID:", id)
print("Confidence:", 100 - confidence)

人脸识别

人脸识别是识别数据库中的面部图像并将其与新输入图像进行比较的过程。OpenCV提供了基于人脸特征的人脸识别器。以下代码演示了如何使用OpenCV的FisherFaceRecognizer进行人脸识别：

import cv2

# 加载Haar级联文件
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载Fisher分类器
recognizer = cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()

# 加载数据库中的面部数据
recognizer.read('trainer.yml')

# 加载输入图像
img = cv2.imread('test_image.jpg')

# 转换为灰度并检测人脸
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 进行人脸识别
for (x,y,w,h) in faces:
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    id, confidence = recognizer.predict(roi_gray)

# 显示结果
print("Predicted ID:", id)
print("Confidence:", 100 - confidence)

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