OpenCV学习——图像脸部识别

设计人脸识别系统第一步是使用OpenCV将图像文件的人脸标记出来，下列是常用的人脸识别特征文件，可以使用CascadeClassifier()类执行脸部识别。

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘~haarcascade_frontalface_default.xml’)

haarcascade_frontalface_default.xml是cv2库中自带的文件，可以在路径‘D:pycharmcodecvvenvLibsite-packagescv2data’中查找(cv2库中的data文件夹)

如果没有可以更新一下cv库，或者在 中点击Win pack下载

下面展示代码：

import cv2

pictPath = rdataopencvsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_default.xml
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(pictPath)  # 建立识别文件对象
img = cv2.imread(datag2.jpg)
faces = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1,
                                      minNeighbors=3, minSize=(20, 20))

# 标注右下角底色是黄色
cv2.rectangle(img, (img.shape[1] - 140, img.shape[0] - 20), (img.shape[1], img.shape[0]), (0, 255, 255), -1)

# 标注找到多少人脸
cv2.putText(img, "Finding " + str(len(faces)) + " face", (img.shape[1] - 135, img.shape[0] - 5),
            cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,1, (255, 0, 0), 1)
# 将人脸框起来，由于有可能找到好几个脸所以用循环绘制出来
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)  # 蓝色框住人脸

cv2.namedWindow("Face", cv2.WINDOW_NORMAL)  # 建立图像对象
cv2.imshow("Face", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果展示：

一张人脸图：

两张人脸图：

图像人脸更多时：