【计算机视觉·OpenCV】使用Haar+Cascade实现人脸检测

前言

人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸的外接矩形在图像中的坐标。使用 haar 特征和 cascade 检测器进行人脸检测是一种传统的方式，下面将给出利用 OpenCV 中的 haarcascade 进行人脸检测的代码。

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程序流程

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代码

import cv2

# 原图
img = xxx

# 使用预训练模型创建 Cascade 分类器
getCascade = lambda model_name: cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + model_name)
faceCascade = getCascade("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 获取原图像灰度图
imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 识别，将结果存储到 faces 变量中
faces = faceCascade.detectMultiScale(imgGray , 1.2 , 8)

for (x,y,w,h) in faces:
    
    # 将结果绘制到原图中
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255) ,2)

# 显示图像
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)

可选的人脸检测模型（区别是检测速度和精度不同）：

haarcascade_frontalface_alt.xml
haarcascade_frontalface_alt2.xml
haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_profileface.xml

说明：使用 haar 特征和 cascade 检测器进行目标检测属于传统机器学习的方式，检测精度较低，效果并不是非常理想

从图像中检测人脸

'''
Author: CloudSir
@Github: https://github.com/CloudSir
Date: 2023-04-05 10:03:53
LastEditTime: 2023-04-05 10:08:37
LastEditors: CloudSir
Description: 
'''
import cv2

# 原图
img = cv2.imread("./test.jpg")

# 使用预训练模型创建 Cascade 分类器
getCascade = lambda model_name: cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + model_name)
faceCascade = getCascade("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 获取原图像灰度图
imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 识别，将结果存储到 faces 变量中
faces = faceCascade.detectMultiScale(imgGray , 1.2 , 8)

for (x,y,w,h) in faces:
    
    # 将结果绘制到原图中
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255) ,2)

cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)

原图：
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结果：

从视频中检测人脸

'''
Author: CloudSir
@Github: https://github.com/CloudSir
Date: 2023-04-03 19:50:34
LastEditTime: 2023-04-05 09:59:51
LastEditors: CloudSir
Description: 
'''
import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture("./test.mp4")

while cap.isOpened():
    img = cap.read()[1]
    getCascade = lambda model_name: cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + model_name)
    faceCascade = getCascade("haarcascade_frontalface_default.xml")
    imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = faceCascade.detectMultiScale(imgGray, 1.2, 8)

    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
        print(x, y, w, h)

    cv2.imshow("cam", img)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 按下q退出
        cv2.destroyAllWindows()
        cap.release()
        break

从摄像头中实时检测人脸

'''
Author: CloudSir
@Github: https://github.com/CloudSir
Date: 2023-04-03 19:50:34
LastEditTime: 2023-04-05 09:59:51
LastEditors: CloudSir
Description: 
'''
import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    img = cap.read()[1]
    img = cv2.flip(img, 1) # 镜像

    getCascade = lambda model_name: cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + model_name)
    faceCascade = getCascade("haarcascade_frontalface_default.xml")
    imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = faceCascade.detectMultiScale(imgGray, 1.2, 8)

    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
        print(x, y, w, h)

    cv2.imshow("cam", img)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 按下q退出
        cv2.destroyAllWindows()
        cap.release()
        break

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