快速上手openCV人脸识别

程序运行效果

前置准备

需要安装openCV库（如果用的是python的虚拟环境，numpy可能也要提前手动安装一下）

我这里是用清华的镜像安装的：

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

贴一些国内源，阿里云也挺好。

阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/

源码

import cv2 as cv
import numpy as np
import tkinter
import tkinter.filedialog
import tkinter.messagebox

root = tkinter.Tk()
root.title("人脸识别程序")
root.geometry("399x100")


def func():
    file_path = tkinter.filedialog.askopenfilename(title=u'选择文件', initialdir=r'C:\Program Files')
    # 指定图片的人脸识别然后存储
    # img = cv.imread("test.jpg")
    img = cv.imread(file_path)
    face_color = (222,156,83)#莫兰蒂橘色

    # 将图像转换为灰度图像
    grey = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 加载脸部识别的分类器
    classfier = cv.CascadeClassifier(
        cv.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_alt2.xml")
    # classfier = cv.CascadeClassifier(
    #     cv.data.haarcascades + "haarcascade_profileface.xml")
    # 探测图片中的人脸
    faceRects = classfier.detectMultiScale(
        grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
    if len(faceRects) > 0:  # 大于0表示检测到人脸
        for faceRect in faceRects:  # 针对每个人脸单独框出来
            x, y, w, h = faceRect
            cv.rectangle(img, (x - 10, y - 10), (x + w + 10,
                                                 y + h + 10), face_color, 3)  # 3，控制绿色框的粗细

    # 写入图像
    cv.imwrite('output1.jpg', img)
    cv.imshow("Dettect Face", img)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    print("识别完成！")#debug用 看看有没有执行完

def funcII():
    file_path = tkinter.filedialog.askopenfilename(title=u'选择文件', initialdir=r'C:\Program Files')
    # 指定图片的识别然后存储
    # img = cv.imread("test.jpg")
    img = cv.imread(file_path)
    eye_color = (137,190,178)#莫兰蒂蓝色

    # 将图像转换为灰度图像
    grey = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 加载眼部识别的分类器
    classfier = cv.CascadeClassifier(
        cv.data.haarcascades + "haarcascade_eye.xml")

    # 探测图片中的人眼
    faceRects = classfier.detectMultiScale(
        grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
    if len(faceRects) > 0:  # 大于0表示检测到眼睛
        for faceRect in faceRects:  # 针对每个眼睛单独框出来
            x, y, w, h = faceRect
            cv.ellipse(img,(int(x+0.5*w),int(y+0.5*h)),(16,9),0,0,360,eye_color,2,3)
            # cv.rectangle(img, (x - 10, y - 10), (x + w + 10,
            #                                      y + h + 10), eye_color, 3)  # 3，控制绿色框的粗细

    # 写入图像
    cv.imwrite('output1.jpg', img)
    cv.imshow("Dettect Face", img)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    print("识别完成！")#debug用 看看有没有执行完
#循环主体
click_button = tkinter.Button(root,text="检测人脸",command=func)
click_button.pack()
clickII_button = tkinter.Button(root,text="检测眼睛",command=funcII)
clickII_button.pack()
quit_button = tkinter.Button(root,text="退出程序",command=root.quit)
quit_button.pack()
root.mainloop()

注意事项：

• 有些图片识别的准确率较低（眼部识别准确率最低）
• 就算增加侧脸识别功能，有些图片的人脸依旧识别无能
• 而且我的openCV支持不了中文路径，一旦选择的图片路径中有中文，会报错

原理部分

程序主要运行步骤：

• 导入图像
• 将图像转换为灰度图像（因为电子计算机，状态0和1；具体原因不赘述）
• 加载相应分类器
• 检测图片中的人脸，标注并显示

循环主体部分是添加的功能，可以让用户选择加入图片和选择识别什么。

openCV中文文档