Python-OpenCV進行人臉識別

在以前的文章中，咱們學習了使用數據集訓練出一個識別器。本文中，咱們將載入這個識別器，而後來看見怎麼識別人臉。

若是看過以前的文章，你就已經準備好了一個識別器，它就在trainner文件夾和trainner.yml文件裏面。

如今，咱們將使用這個訓練好的文件去識別人臉了。

導入

import cv2
import numpy as np

加載識別器

接下來，咱們用OpenCV庫以及咱們訓練好的數據（yml文件）建立一個識別器對象：

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer() # in OpenCV 2
recognizer.read('trainner/trainner.yml')
# recognizer.load('trainner/trainner.yml') # in OpenCV 2

而後用以前準備好的xml建立一個分類器：

cascade_path = "haarcascade_frontalface_default.xml"
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

獲取到攝像頭的控制對象：

cam = cv2.VideoCapture(0)

加載一個字體，用於在識別後，在圖片上標註出識別對象的名字：

# font = cv2.cv.InitFont(cv2.cv.CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 1, 0, 1, 1)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

識別程序的主循環

在程序的主循環中，咱們須要作的是：

• 從攝像頭中獲取圖像
• 將圖像轉換爲灰度圖片
• 在圖片中檢測人臉
• 用識別器識別該人的id
• 將識別出人臉的id或名稱用矩形在圖片中標出來

while True:
    ret, im = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(im, (x - 50, y - 50), (x + w + 50, y + h + 50), (225, 0, 0), 2)
        img_id, conf = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
        # cv2.cv.PutText(cv2.cv.fromarray(im), str(Id), (x, y + h), font, 255)
        cv2.putText(im, str(img_id), (x, y + h), font, 0.55, (0, 255, 0), 1)
    cv2.imshow('im', im)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
        break

recognizer.predict爲預測函數，putText則是在圖片上添加文字

更進一步

因爲可能識別不出來，或者存在未知的人臉。並且，若是隻用id1，id2就會大大地下降了程序的體驗。所以，咱們能夠把id換成名字，把未知的臉標爲未知。

咱們把程序改爲：

img_id, conf = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
        if conf > 50:
            if img_id == 1:
                img_id = 'jianyujianyu'
            elif img_id == 2:
                img_id = 'ghost'
        else:
            img_id = "Unknown"
        # cv2.cv.PutText(cv2.cv.fromarray(im), str(Id), (x, y + h), font, 255)
        cv2.putText(im, str(img_id), (x, y + h), font, 0.55, (0, 255, 0), 1)

釋放資源

記得釋放資源

cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

測試

而後在測試階段，這我的工智障完美地識別不出我。

我以爲是素材不夠豐富，我回頭改改。。。

完整代碼

如今的目錄：

import cv2
import numpy as np

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer() # in OpenCV 2
recognizer.read('trainner/trainner.yml')
# recognizer.load('trainner/trainner.yml') # in OpenCV 2

cascade_path = "haarcascade_frontalface_default.xml"
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
cam = cv2.VideoCapture(0)
# font = cv2.cv.InitFont(cv2.cv.CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 1, 0, 1, 1) # in OpenCV 2
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

while True:
    ret, im = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(im, (x - 50, y - 50), (x + w + 50, y + h + 50), (225, 0, 0), 2)
        img_id, conf = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
        if conf > 50:
            if img_id == 1:
                img_id = 'jianyujianyu'
            elif img_id == 2:
                img_id = 'ghost'
        else:
            img_id = "Unknown"
        # cv2.cv.PutText(cv2.cv.fromarray(im), str(Id), (x, y + h), font, 255)
        cv2.putText(im, str(img_id), (x, y + h), font, 0.55, (0, 255, 0), 1)
    cv2.imshow('im', im)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
        break

cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

先這樣吧

原文，如有錯誤之處請指出，更多地關注煎魚。