体验OpenCV的人脸识别opencv_contrib_python

publish:June 2, 2023 -Friday by 04007 本站原创文章,转载请注明文章出处：www.04007.cn

本文地址:http://api.04007.cn/article/1222.html 只安装opencv-python是没有包含人脸识别所需要的功能方法的，opencv人脸识别还没有放在常规发行版中。要安装opencv-contrib-python扩展，此模块可直接使用pip安装即可。

python3 -m pip install opencv-contrib-python
 Collecting opencv-contrib-python
 Downloading https://pypi.tuna.tsing
 Successfully installed opencv-contrib-python-4.7.0.72.../opencv_contrib_python-4.7.0.72-cp37-abi3-win_amd64.whl (44.9 MB)

下方是检测人脸的程序代码如下。其中haarcascade_frontalface_default.xml为检测人脸的算法文件，可到opencv官方github地址中 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 下载。上面有非常多的人脸算法。本文地址:http://api.04007.cn/article/1222.html,未经许可,不得转载.

import cv2
import os

def generate_img(dirname):
	# 显示当前目录，好排查相关文件加载、图片保存的路径问题
	print(os.getcwd())
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    if (not os.path.isdir(dirname)):
        os.makedirs(dirname)
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    count = 0
    while True:
        ret,frame = cap.read()
        x,y = frame.shape[0:2]
        small_frame = cv2.resize(frame, (int(y/2), int(x/2)))
        result = small_frame.copy()
        gray = cv2.cvtColor(small_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
        for (x, y, w, h) in faces:
            result = cv2.rectangle(result, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
            f = cv2.resize(gray[y: y + h, x: x + w], (200, 200))
            if count <= 10:
                cv2.imwrite(dirname + '%s.png' % str(count), f)
                count += 1
        cv2.imshow('face', result)
        if cv2.waitKey(40) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    
if __name__ == '__main__':
    generate_img("./saveimg/")

在使用opencv haarcascade_frontalface_default.xml识别人脸的时候，发现其性能比较高，可以直接在我基于CPU的电脑上流畅运行，并尝试了使用一些照片，发现只有照片离摄像头足够近时才可以检测到人脸。另外体验中发现它对于旋转人脸、非正面人脸识别效果不太好，特别是当使用手挡住眼睛后会直接导致人脸检测失败，应该是采用的传统机器学习算法。本文地址:http://api.04007.cn/article/1222.html,未经许可,不得转载.

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