python使用opencv进行人脸识别

1、python 使用 opencv 进行人脸识别欢迎来到小码哥的博客博客搬家啦 使用 opencv 进行人脸识别环境ubuntu 12.04 LTSpython 2.7.3opencv 2.3.1-7安装依赖sudo apt-get install libopencv-*sudo apt-get install python-opencvsudo apt-get install python-numpy示例代码#!/usr/bin/env python#coding=utf-8import osfrom PIL import Image, ImageDrawimport cvdef detect

2、_object(image):'''检测图片，获取人脸在图片中的坐标'''grayscale = cv.CreateImage(image.width, image.height), 8,1)cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY)cascade =cv.Load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")rect = cv.HaarDetectObjects(grayscale,

3、 cascade, cv.CreateMemStorage(), 1.1, 2,cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (20,20)result = for r in rect:result.append(r00, r01, r00+r02, r01+r03)return resultdef process(infile):'''在原图上框出头像并且截取每个头像到单独文件夹'''image = cv.LoadImage(infile);if image:faces = detect_object(image)im = Imag

4、e.open(infile)path = os.path.abspath(infile)save_path = os.path.splitext(path)0+"_face"try:os.mkdir(save_path)except:passif faces:draw = ImageDraw.Draw(im)count = 0for f in faces:count += 1draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 0)a = im.crop(f)file_name =os.path.join(save_path,str(count)+"

5、;.jpg")#print file_namea.save(file_name)drow_save_path = os.path.join(save_path,"out.jpg")im.save(drow_save_path, "JPEG", quality=80)else:print "Error: cannot detect faces on %s" % infileif _name_ = "_main_":process("./opencv_in.jpg")转换效果原图：转换后使

6、用感受对于大部分图像来说，只要是头像是正面的，没有被阻挡，识别基本没问题，准确性还是很高的。识别效率有点低，有时候一张图片能处理七八秒才能处理完，当然这个和机器配置有关。如果想加速的话可以使用C语言重写，经测试，C 语言版的所花时间大约是python 的一半另外，官方提供了几个库可一选择，这里使用的是haarcascade_frontalface_alt_tree.xml， 除此之外，/usr/share/opencv/haarcascades/文件夹下还有几个库：/usr/share/opencv/haarcascades>> ll -h总用量 19Mdrwxr-

7、xr-x 2 root root4.0K3 月 22 17:14 ./drwxr-xr-x 4 root root4.0K3 月 22 17:14 ./-rw-r-r- 1 root root1.1M4月 282011haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml-rw-r-r- 1 root root495K4月 282011haarcascade_eye.xml-rw-r-r- 1 root root818K4月 282011haarcascade_frontalface_alt2.xml-rw-r-r- 1 root root3.5M4月 282011haarca

8、scade_frontalface_alt_tree.xml-rw-r-r- 1 root root899K4月 282011haarcascade_frontalface_alt.xml-rw-r-r- 1 root root1.2M4月 282011haarcascade_frontalface_default.xml-rw-r-r- 1 root root622K4月 282011haarcascade_fullbody.xml-rw-r-r- 1 root root316K4月 282011haarcascade_lefteye_2splits.xml-rw-r-r- 1 root r

9、oot520K4月 282011haarcascade_lowerbody.xml-rw-r-r- 1 root root350K4月 282011haarcascade_mcs_eyepair_big.xml-rw-r-r- 1 root root401K4月 282011haarcascade_mcs_eyepair_small.xml-rw-r-r- 1 root root306K8月22011haarcascade_mcs_leftear.xml-rw-r-r- 1 root root760K4月 282011haarcascade_mcs_lefteye.xml-rw-r-r- 1

10、root root703K4月 282011haarcascade_mcs_mouth.xml-rw-r-r- 1 root root1.6M4月 282011haarcascade_mcs_nose.xml-rw-r-r- 1 root root318K8月22011haarcascade_mcs_rightear.xml-rw-r-r- 1 root root1.4M4月 282011haarcascade_mcs_righteye.xml-rw-r-r- 1 root root1.5M4月 282011haarcascade_mcs_upperbody.xml-rw-r-r- 1 roo

11、t root1.1M4月 282011haarcascade_profileface.xml-rw-r-r- 1 root root317K4月 282011haarcascade_righteye_2splits.xml-rw-r-r- 1 root root 1022K4月 282011haarcascade_upperbody.xml/usr/share/opencv/haarcascades>>根据文件名大家应该能知道是识别什么的。值得一提的是，这里面有四个关于人脸（frontalface ）的识别库，根据我的使用体验， default 这个 xml 识别的

12、最多，这就意味着本来不是头像的也识别成头像了。alt_tree 这个库虽然是最大的，但并不意味着这个库是最好的，应该说，用这个库，识别是最严格的，这就意味着，有些头像不能被识别，因为根据他的算法， 他认为这不是头像。其余两个和alt_tree 差不多。具体识别细节大家可以打开相应的xml 看一下。上面的代码只是识别面部，并不包括头发，如果大家想抓一个完整的头像的话，可以将识别出来的矩形框的上边缘增加一定的比例，比如增加20%头像的高度。附： C+ 语言人脸识别代码网上找的，亲测可用，效率比python 高一点。#include "cv.h"#include "hi

13、ghgui.h"#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <assert.h>#include <math.h>#include <float.h>#include <limits.h>#include <time.h>#include <ctype.h&

14、gt;#ifdef _EiC#define WIN32#endifstatic CvMemStorage* storage = 0;static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;void detect_and_draw( IplImage* image ); const char* cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"/*"haarcascade_profileface.xml"*/int main( int argc, char* argv )CvCa

15、pture* capture = 0;IplImage *frame, *frame_copy = 0;int optlen = strlen("-cascade=");const char* input_name;if( argc > 1 && strncmp( argv1, "-cascade=", optlen ) = 0 )cascade_name = argv1 + optlen;input_name = argc > 2 ? argv2 : 0;elsecascade_name =&

16、quot;/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml"/opencv 装好后 haarcascade_frontalface_alt2.xml 的路径 ,/也可以把这个文件拷到你的工程文件夹下然后不用写路径名cascade_name="haarcascade_frontalface_alt2.xml"/或者 cascade_name ="C:Program FilesOpenCVdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt

17、2.xml"input_name = argc > 1 ? argv1 : 0;cascade =(CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );if( !cascade )fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascaden" );fprintf( stderr,"Usage: facedetect-cascade="<cascade_path>"filena

18、me|camera_indexn" );return -1;storage = cvCreateMemStorage(0);if( !input_name | (isdigit(input_name0) && input_name1 = '0') )capture = cvCaptureFromCAM( !input_name ? 0 :input_name0 - '0' );elsecapture = cvCaptureFromA VI( input_name ); cvNamedWindow( "resul

19、t", 1 ); if( capture )for(;)if( !cvGrabFrame( capture )break;frame = cvRetrieveFrame( capture );if( !frame )break;if( !frame_copy )frame_copy =cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height),IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );if( frame->origin = IPL_ORIGIN_TL )cvCopy

20、( frame, frame_copy, 0 );elsecvFlip( frame, frame_copy, 0 );detect_and_draw( frame_copy );if( cvWaitKey( 10 ) >= 0 )break;cvReleaseImage( &frame_copy );cvReleaseCapture( &capture );elseconst char* filename = input_name ? input_name :(char*)"lena.jpg"IplImage* image =

21、 cvLoadImage( filename, 1 );if( image )detect_and_draw( image );cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &image );else/* assume it is a text file containing thelist of the image filenames to be processed - oneper line */FILE* f = fopen( filename, "rt" );if( f )char buf1000+1;while( fgets( buf,

22、 1000, f ) )int len = (int)strlen(buf);while( len > 0 &&isspace(buflen-1) )len-;buflen = '0'image = cvLoadImage( buf, 1 );if( image )detect_and_draw( image );cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &image );fclose(f);/ getchar();cvDestroyWindow("result"); return

23、 0;void detect_and_draw( IplImage* img )static CvScalar colors =0,0,255,0,128,255,0,255,255,0,255,0,255,128,0,255,255,0,255,0,0,255,0,255;double scale = 1.3;IplImage* gray =cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 ); IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound(img->width/scale),cvRound (img->height/scale),8,1);int i;cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY ); cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR ); cvEqualizeHist( small_img, small_img ); cvCle