Python基于opencv实现的人脸识别--入门项目

先去opencv官网下载人脸识别的训练集 https://opencv.org/releases/ 解压目录要记录

主要使用 haarcascade_frontalface_default.xml

摄像头录入人脸（可选）可以弄一个文件夹，里面放一堆图片

import cv2
 
face_name = 'xxxx'  # 该人脸的名字
 
# 加载OpenCV人脸检测分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("D:/BaiduNetdiskDownload/python/opencv/opencv-4.5.1/"
                                     "data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()  # 准备好识别方法LBPH方法

camera = cv2.VideoCapture(0)  # 0:开启摄像头
success, img = camera.read()  # 从摄像头读取照片
W_size = 0.1 * camera.get(3)  # 在视频流的帧的宽度
H_size = 0.1 * camera.get(4)  # 在视频流的帧的高度
 
def get_face():
    print("正在从摄像头录入新人脸信息 \n")
    picture_num = 0  # 设置录入照片的初始值
    while True:  # 从摄像头读取图片
        global success  # 设置全局变量
        global img  # 设置全局变量
        ret, frame = camera.read()  # 获得摄像头读取到的数据(ret为返回值,frame为视频中的每一帧)
        if ret is True:
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转为灰度图片
        else:
            break
 
        face_detector = face_cascade  # 记录摄像头记录的每一帧的数据，让Classifier判断人脸
        faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)  # gray是要灰度图像，1.3为每次图像尺寸减小的比例，5为minNeighbors
 
        for (x, y, w, h) in faces:  # 制造一个矩形框选人脸(xy为左上角的坐标,w为宽，h为高)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + w), (255, 0, 0))
            picture_num += 1  # 照片数加一
            t = face_name
            cv2.imwrite("./data/1." + str(t) + '.' + str(picture_num) + '.jpg', gray[y:y + h, x:x + w])
            # 保存图像，将脸部的特征转化为二维数组，保存在data文件夹内
        maximums_picture = 13  # 设置摄像头拍摄照片的数量的上限
        if picture_num > maximums_picture:
            break
        cv2.waitKey(1)
get_face()

用于训练的图片文件夹格式

用人脸开始训练

import os  
import cv2  
from PIL import Image  
import numpy as np  
  
def getImageAndLabel(path):  
    # 人脸数据路径  
    faceSamples = []  
    # id  
    ids = []  
    # 获取当前路径的文件夹  
    dirs = os.listdir(path)  
    # 加载分类器 ,这个是刚才官网下载解压后的目录
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier('./data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')  
    # 遍历文件夹  
    for dir in dirs:  
        # 获取文件夹路径  
        dir_path = os.path.join(path, dir)  
        # 获取文件夹下的图片  
        imagePaths = [os.path.join(dir_path, f) for f in os.listdir(dir_path)]  
        # 获取id
        id = int(dir.split('.')[0])  
        # 遍历图片  
        for imagePath in imagePaths:  
            # 转换为灰度图  
            PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L')  
            # 转换为数组  
            img_numpy = np.array(PIL_img, 'uint8')  
            # 人脸检测  
            faces = faceCascade.detectMultiScale(img_numpy)  
  
            # 遍历人脸  
            for (x, y, w, h) in faces:  
                # 添加人脸数据  
                faceSamples.append(img_numpy[y:y + h, x:x + w])  
                # 添加id 
                ids.append(id)  
    # 返回人脸数据和id  
    return faceSamples, ids  
  
  
if __name__ == '__main__':  
    # 获取人脸数据和姓名  
    faces, ids = getImageAndLabel('./data/faces')  
  
    # 导入人脸识别模型  
    recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()  
  
    # 训练模型  
    recognizer.train(faces, np.array(ids))  
    # 保存模型  
    recognizer.save('./data/face_trainer.yml')

人脸识别

可以通过图片，视频，摄像头来进行人脸检测，识别成功后会返回id，根据id索引来对应人物名称

# -*- coding: utf-8 -*-  
import cv2  
import numpy as np  
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image  
import ffmpeg  
import threading  
import time  
import subprocess  
  
# 加载分类器  
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()  
# 读取训练数据  
recognizer.read('./data/face_trainer.yml')  
# 名称  
names = ['未知', 'xxxx', '成龙', '胡歌', '刘亦菲']  
# 警报全局变量  
warningtime = 0  
# 设置字体相关参数  
font_path = './data/font/simfang.ttf'  

def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(0, 0, 255), textSize=20):  
    """  
    文字转换为图片并添加到图片上  
    """    
    if (isinstance(img, np.ndarray)):  # 判断是否OpenCV图片类型  
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))  
    # 创建一个可以在给定图像上绘图的对象  
    draw = ImageDraw.Draw(img)  
    # 字体的格式  
    fontStyle = ImageFont.truetype(  
        font_path, textSize, encoding="utf-8")  
    # 绘制文本  
    draw.text((left, top), text, textColor, font=fontStyle)  
    # 转换回OpenCV格式  
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)  

# 人脸检测  
def detect_face(src_img):  
    # 导入人脸检测模型  
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')  
    # 灰度转换  
    gray = cv2.cvtColor(src_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray)  # 灰度图像，缩放因子，最小邻域，最大邻域，最小尺寸，最大尺寸  
    # 绘制人脸矩形  
    for (x, y, w, h) in faces:  
        cv2.rectangle(src_img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)  # 图片，左上角坐标，右下角坐标，颜色，线宽  
        # 人脸识别  
        id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])  
        print(id)  
        # 判断是否为本人  
        if confidence < 70:  
            name = names[id]  
            confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence))  
        else:  
            name = "unknown"  
            confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence))  
        # 绘制姓名  
        src_img = cv2ImgAddText(src_img, name, x + 5, y + 5, (255, 0, 0), 50)  
        print(name)  
        # 绘制置信度  
        src_img = cv2ImgAddText(src_img, confidence, x + 5, y + h - 30, (255, 0, 0), 50)  
  
        # 判断是否为本人  
        if name == "unknown":  
            # 警报  
            global warningtime  
            warningtime += 1  
            # 警报超过3次  
            if warningtime > 3:  
                # 发送邮件  
                # sendEmail()  
                print("警报")  
                # 重置警报次数  
                warningtime = 0  
    return src_img  

# 关闭  
if __name__ == '__main__':  
    # 读取摄像头  
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0代表默认摄像头编号，如果有多个摄像头，可以尝试1，2，3等等  
    # cap = cv.VideoCapture("./images/video.mp4")#读取视频文件  
    # cap = cv2.VideoCapture('rtmp://')  # 读取视频流  
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30)  # 设置帧率  
    cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)  # 设置缓冲区大小为1
  
    # 人脸检测  
    while True:  
        ret, frame = cap.read()  
        if ret:  
            img = detect_face(frame)  
            # 显示图片  
            cv2.imshow("img", img)  
            time.sleep(0.1)  
            # 等待键盘输入  
            if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  
                break  
    # 释放资源  
    cap.release()  
    cv2.destroyAllWindows()  
      
    # # 读取图片  
    # img = cv2.imread("./images/img_5.png")  
    # img = detect_face(img)    # 开始识别
    # img = cv2.resize(img, (800, 600))  # 修改图片大小  
    # cv2.imshow("face_detect", img)    
    # cv2.waitKey(0)    
    # cv2.destroyAllWindows()