【python人脸识别】使用opencv识别图片中的人脸

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-07-08 14:24 126阅读 0赞

## 概述： ##

`OpenCV`是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库

> 为什么有OpenCV？ 计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：  
> 1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）  
> 2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）  
> 3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状，而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发，OpenCV致力于成为这样的标准API。  
> OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库（Integrated  
> Performance  
> Primitives）得到更快的处理速度。右图为OpenCV与当前其他主流视觉函数库的性能比较。  
> \-------百度百科

所以说opencv就是做图像处理的，而我们要实现的人脸识别，`opencv`库是必不可少的。  
**原理**：opencv是以图片中心为初始点，以一个缩放因子进行慢慢的缩放，在范围内进行识别，缩放因子必须适宜，太大可能会导致识别不出来

## 1、下载库 ##

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

## 2、引入依赖 ##

opencv的引入不是直接引入opencv，而是引入cv2

import cv2

## 3、代码 ##

my = cv2.imread('img/my.jpg')
    face_detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")
    faces = face_detector.detectMultiScale(my)
    for x,y,w,h in faces:
        cv2.rectangle(my,pt1=(x,y),pt2=(x+w,y+h),color=[0,0,225],thickness=2)
    cv2.imshow("my",my)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

**注意:** haarcascade\_frontalface\_alt.xml文件时python安装目录下Lib\\site - packages\\cv2\\data，需要将该文件复制到项目内，不复制的话需要绝对路径。  
**问题：**  
描述:当图片太大或者分辨过高时，可能会遇到只能显示图片的部分  
解决：加入代码`my = cv2.resize(my,None,fx=0.5,fy=0.5)`或者`cv2.namedWindow('my', cv2.WINDOW_NORMAL)` 不过有其他显示问题，可能会导致图片显示变形

## 源代码： ##

my = cv2.imread('img/my.jpg')
    my = cv2.resize(my,None,fx=0.5,fy=0.5)
    # 人脸特征数据的数据包
    face_detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")
    # 图片进行人脸数据对比
    # scaleFactor:缩放因子，默认1.3，
    # minNeighbors:最小邻居，默认为3
    faces = face_detector.detectMultiScale(my)
    # print(faces)
    for x,y,w,h in faces:
        # pt1：人脸左上角点
        # pt2：人脸右下角点
        cv2.rectangle(my,pt1=(x,y),pt2=(x+w,y+h),color=[0,0,225],thickness=2)
    # cv2.namedWindow('my', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow("my",my)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

## 效果图： ##

![效果图][20200226192647121.png]

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# 作者 #

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