OpenCV人脸检测案例实战-编程知识

OpenCV人脸检测案例实战

人脸检测是一种计算机视觉技术，旨在识别图像或视频中的人脸。这项技术的基本内容包括使用特定的算法和模型来定位和识别人脸，通常涉及在图像中寻找面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，以便准确地确定人脸的位置和边界。人脸检测技术的重要性在于它在许多领域中具有广泛的应用，包括人脸识别、安全监控、人脸融合等。

在人脸识别领域，人脸检测是一项关键技术，它为识别和验证个人身份提供了基础。通过检测和提取人脸特征，系统可以对个体进行准确的识别，用于解锁手机、进入安全区域、进行身份验证等场景。在安全监控方面，人脸检测可以帮助监控系统自动识别出监控画面中出现的人脸，并及时作出响应。此外，人脸检测还广泛应用于社交媒体、摄影美化、虚拟试衣间等领域，为用户提供更便捷和个性化的体验。

总之，人脸检测技术在当今社会扮演着重要的角色，不仅在提高安全性和便捷性方面发挥作用，还在促进科技创新和社会发展中具有广泛应用前景。

使用级联函数

OpenCV中提供了级联函数来实现人脸检测：

基本流程

具体流程如下：

函数介绍

在OpenCV中，人脸检测使用的是cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()函数，它可以检测出图片中所有的人脸。该函数由分类器对象调用，其语法格式为：

objects = cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale( image[, scaleFactor[,

minNeighbors[, flags[, minSize[, maxSize]]]]] )

式中各个参数及返回值的含义为：

image：待检测图像，通常为灰度图像。
scaleFactor：表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的缩放比例。
minNeighbors：表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数。默认情况下，该值为3，意味着有3个以上的检测标记存在时，才认为人脸存在。如果希望提高检测的准确率，可以将该值设置得更大，但同时可能会让一些人脸无法被检测到。
flags：该参数通常被省略。在使用低版本OpenCV（OpenCV 1.X版本）时，它可能会被设置为CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，表示使用Canny边缘检测器来拒绝一些区域。
minSize：目标的最小尺寸，小于这个尺寸的目标将被忽略。
maxSize：目标的最大尺寸，大于这个尺寸的目标将被忽略。如果maxSize和minSize大小一致，表示仅在一个尺度上查找目标。通常情况下，将该可选参数省略即可。

objects：返回值，目标对象的矩形框向量组。该值是一组矩形信息，包含了每个检测到的人脸所对应矩形框的（x方向位置、y方向位置、宽度、高度）信息。

代码示例

Python实现代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Feb 17 21:09:07 2024@author: 李立宗公众号：计算机视觉之光知识星球：计算机视觉之光"""import cv2
# ===============1 原始图像处理====================
image = cv2.imread('manyPeople.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# ================2 加载分类器========================
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# =================3 人脸检测========================
faces = faceCascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor = 1.04,minNeighbors = 18,minSize = (8,8))
# ===============4 打印输出的实现=====================
print("发现{0}张人脸!".format(len(faces)))
print("其位置分别是：")
print(faces)
# ==================5 标注人脸及显示=======================
for(x,y,w,h) in faces:cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) 
cv2.imshow("result",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()