OpenCV Python - 人脸检测

OpenCV 使用基于 Haar 特征的级联分类器进行目标检测。 它是一种基于机器学习的算法，其中从大量正负图像中训练级联函数。 然后用于检测其他图像中的对象。 该算法使用级联分类器的概念。

人脸、眼睛等的预训练分类器可以从 https://github.com 下载

对于以下示例，从该 URL 下载并复制 haarcascade_frontalface_default.xml 和 haarcascade_eye.xml。 然后，加载我们的输入图像以用于灰度模式下的人脸检测。

CascadeClassifier 类的DetectMultiScale() 方法检测输入图像中的对象。 它以矩形的形式返回检测到的人脸的位置及其尺寸 (x,y,w,h)。 一旦我们得到这些位置，我们就可以用它来检测眼睛，因为眼睛总是在脸上！

示例

完整的人脸检测代码如下 −

import numpy as np
import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

img = cv2.imread('Dhoni-and-virat.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
   img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
   roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
   roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
   eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
   for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
      cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

在输入图像中的面部周围绘制矩形，如下所示 −