python实现人脸检测及识别（1）---- 采集人脸数据

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    本次项目是采用keras深度学习框架，训练人脸识别模型，采用opencv实时检测与识别周围的人脸，本文主要讲解如何采集训练集，本次代码在人脸识别的代码上添加了将识别的照片依次写入指定文件夹，并命名(000-499).jpg和显示识别的第N张照片的文本显示。

代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2

def CatchPicture(window_name, catch_pic_num, path_name):
    cv2.namedWindow(window_name)
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    cascade_path = "haarcascade_frontalface_default.xml"
    num = 0

    while True:
        ok, frame = cap.read()
        if not ok:
            break

        frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
        #识别出人脸数量
        facerect = cascade.detectMultiScale(frame_gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(12, 12))

        if len(facerect) > 0:
            print('face detected')
            color = (255, 255, 255)  # 白
            for rect in facerect:
                x, y, w, h = rect
                img_name = '%s/%d.jpg' % (path_name, num)
                image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
                cv2.imwrite(img_name, image)  # 照片写入到文件
                num += 1
                if num > (catch_pic_num):  # 如果超过指定最大保存数量退出循环
                    break

                # 画出矩形框
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)
                # 显示当前捕捉到了多少人脸图片了
                font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
                cv2.putText(frame, 'num:%d' % (num), (x + 30, y + 30), font, 1, (0, 255, 0), 2)
         # 超过指定最大保存数量结束程序
        if num > (catch_pic_num): break
        # 显示图像
        cv2.imshow(window_name, frame)
        c = cv2.waitKey(15)
        if c & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    CatchPicture("截取人脸",500,'./data/boss')

    运行完后，500张照片存到同路径的“/data/boss”文件夹，然后再采集一组存到“data/other”，同样采集500张作为训练数据，以提高模型的识别精度接下来的训练程序将以文件夹作为标签数据区分个人。