opencv haar训练自己的人脸分类器(主要为正脸)

版权声明：//若需转载，请各位大虾注明出处，小生在此有礼. https://blog.csdn.net/sos768/article/details/85095176

项目实施情况（包括取得成果描述）及项目作品描述：

最下方附有检测代码和项目训练下载以及正负样本下载(附带在百度网盘中)

• 此项目是想要对去年一度很火热的声控游戏进行拓展玩法，增加了人脸识别功能，并且此功能所使用的分类器为自己进行训练的，此次训练主分为数据采集，分类器训练，和运用训练好的分类器进行人脸检测并归一化保存，为以后测试所用，此次介绍主要为对训练过程进行叙述
• 主要是haar特征提取+adaboost算法，adaboost算法简单理解就是迭代训练，训练完一个弱分类器之后，去除不正确的样本，保存正确的样本训练结果继续反复训练保存，直至样本利用率达到完全生成强分类器，haar特征提取则是通过特征提取公式在10几种模式中进行特征提取。

样本采集：

• 在训练前，我们需要进行正样本和负样本的采集，正样本在这里本来选用了ORL人脸库进行训练，共40*10，400张，但是最后的结果并不太好，猜测可能是训练样本数目太少的原因，所以在此训练时候，增添了另一组人脸库，正样本共计18000张左右，部分截图如下：
  
• 其中训练时候出现了内存不足的警告，所以经过py脚本修改,将所有的人脸按照百分百比例进行了缩放，修改成了20*20，代码如下：
• 负样本在这里部分选用weizmann团队的图片样本，并进行了灰度化，方便对比
• http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/Seg_Evaluation_DB/dl.html (网站允许爬取)
• 因为样本稀缺的原因放入了其他的负样本进行填补，这里选择了中科院放出来的训练样本，共计11000多张，部分截图如下：
• 
• 进行完数据采集后，
  将采集到的数据分批放置，在这里我将正样本数据放在了pos_img文件中，将负样本放在了neg_img中，并建立了一个xml文件(其中会放置有训练过程中产生的弱分类器)，再将所有的弱分类器训练完成之后，会根据每个弱分类器的权重生成最终的强分类器，也就是xml.xml 分类器(与建立的xml文件名字一致)
• 接下来需要进行的则是opencv所提供的两份工具(类似于tf中封装用来训练的优化器等函数),所用版本为opencv-2-4-11,在进行完opencv的环境配置后，在其主目录下进行如下跳转build->x64，找到需要的文件，opencv_createsample.exe和opencv_haartraining.exe,

简单介绍下两个工具的作用：

• Opencv_creaatesamples.exe是用来创建样本描述的，创建生成的文件后缀名为.vec，专门为opencv训练准备，只需要对正样本进行创建

• Open_haartraining.exe里面封装了haar特征的提取(小波提取，特征黑白提取公式，具体不再这里累述，适用于所有训练的特征，人脸，人眼，人耳等)，以及adaboos算法的训练过程。

• 在进行多次小批量的训练测试后，发现正负样本比例为1：2.67左右的训练结果较好，在这里采取1：3的比例。这个比例不是绝对的，但理论上说，负样本的多样性越大越好，这样的话我们可以有效的降低误检率，而不仅仅是通过正样本的训练让其能够识别物体，在最后训练的时候，我选取了2700个正样本和9000个负样本，且均已转换成灰度图像

• 在样本准备好之后，打开windows下的cmd窗口，cd到指定目录下，生成所需要的txt
  图像目录文件，代码如下(neg_img和pos_img的操作一致)：

    C:\Users\wz>cd Desktop
    C:\Users\wz\Desktop>cd pos_img
    C:\Users\wz\Desktop\pos_img>dir /b >pos.txt

• 打开pos.txt，并且删除pos.txt这一行，并将jpg 修改为jpg 1 0 0 20 20
  
  在这里面，1代表该图片只会出现一次，0 0 20 20 表示该图片大小是矩形框从(0,0)到(20,20),
• 同样的，在neg.txt里面删除neg.txt这一行，其余不做改动
• 做完之前的操作之后将txt文件拷贝出来，两个exe封装工具也拷贝出来，类似于下图：
  
• 之后就可以进入cmd’使用openve_createsamples.exe进行创建vec样本描述文件了
• 根据其的帮助文件：

  [-info <collection_file_name>]  //目标图片描述文件，下属命令中为pos.txt
  [-img <image_file_name>]
  [-vec <vec_file_name>]   //指令生成的文件，在下述命令中生成的为pos.vec
  [-bg <background_file_name>]   //背景图片描述文件，为neg.txt
  [-num <number_of_samples = 1000>] //产生的正样本数量
  [-bgcolor <background_color = 0>] 
  [-inv] [-randinv] [-bgthresh <background_color_threshold = 80>]
  [-maxidev <max_intensity_deviation = 40>]
  [-maxxangle <max_x_rotation_angle = 1.100000>]
  [-maxyangle <max_y_rotation_angle = 1.100000>]
  [-maxzangle <max_z_rotation_angle = 0.500000>]
  [-show [<scale = 4.000000>]]
  [-w <sample_width = 24>]    //输出的样本宽度20
  [-h <sample_height = 24>]  //输出的样本高度20
  [-pngoutput]

• 使用以下命令创建一个包含2700样本的样本描述文件pos.vec ：

opencv_createsamples.exe -vec pos.vec -info pos_img\pos.txt -bg neg_img\neg.txt -w 20 -h 20 -num 2700

• 同样cmd，在所放目录使用openc_haartraining.exe ，查看其的帮助如下：

  -data <dir_name>  //指定存放训练好的分类器的路径名字，在这里为之前在当前目录下建立的xml文件
  -vec <vec_file_name>  //正样本的文件名(pos.vec)
  -bg <background_file_name> //背景描述文件
  [-bg-vecfile]
  [-npos <number_of_positive_samples = 2000>]  //正样本数目2700个
  [-nneg <number_of_negative_samples = 2000>]  //负样本数目9000个
  [-nstages <number_of_stages = 14>]  //训练层数
  [-nsplits <number_of_splits = 1>]  //分裂节点数目为2
  [-mem <memory_in_MB = 200>]
  [-sym (default)] [-nonsym]
  [-minhitrate <min_hit_rate = 0.995000>]
  [-maxfalsealarm <max_false_alarm_rate = 0.500000>]
  [-weighttrimming <weight_trimming = 0.950000>]
  [-eqw]
  [-mode <BASIC (default) | CORE | ALL>] //级联器的类型，all表示所有类型
  [-w <sample_width = 24>]  //样本宽度
  [-h <sample_height = 24>]  //样本高度
  [-bt <DAB | RAB | LB | GAB (default)>]
  [-err <misclass (default) | gini | entropy>]
  [-maxtreesplits <max_number_of_splits_in_tree_cascade = 0>]
  [-minpos <min_number_of_positive_samples_per_cluster = 500>]

• 使用命令：

opencv_haartraining.exe -vec pos.vec -bg neg_img\neg.txt -data xml -w 20 -h 20 -men 2048 -npos 2700 -nneg 9800 -nstages 9 -mode all

• 之后就是等待训练结束了，训练部分截图如下：
  

参数意思分别为：

N           对应训练的层数
%SMP        提供样本的使用率 
ST.THR      分类器的阈值(这里是极大值)
HR          当前分类器对正样本识别正确的概率
FA          当前分类器对负样本识别错误的概率
EXP.ERR     分类器的期望错误率(基于所提供的样本)

• 最终最终分类器为如下，及每层的弱分类器如下：
  

• 因为环境配置问题(这是后来跑的9层，识错率还有待调整)，在作品里面使用的是去年跑的16层识别器
• 整体运行如下：
• 
  

项目存在的不足或欠缺，尚需深入研究的问题:

• 这方面其实有很多，第一就是原先想要加入的方向键控制，在cocos2d里面可能因为疏漏只找到了任意键盘响应，更多的实现实在cocos3d-x中，这一方面是需要后续改进的

• 还有的方面，比如在识别训练上，haar+adaboost的分类训练虽然是很经典，不过其也有很多缺憾,不够灵活，不过从一个方面看稳定也是他的优点

• 至于后续，还想研究的就是真正的换脸技术了，dlib的后续模型训练，下一步我想要进行的是将角色的头像进行完美拼接，像下面这样：
  
  ------------------------------------------------ 合成------------------------------------------------------
  

• 实现最简单的当然是调用shape_68特征点进行替换，并且通过转换进行脸模覆盖

• 所以下一步，比较想要研究的就是进行完美替换人脸了。

附录：

测试代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
# import 进openCV的库
import cv2
import sys
import dlib
import cv2
import os
import glob
import numpy as np
import os.path
from PIL import Image
# img_file:图片的路径
# path_save:保存路径
# width：宽度
# height：长度

def img_resize(img_file, path_save, width=16,height=16):
    img = Image.open(img_file)
    new_image = img.resize((width,height),Image.BILINEAR)
    new_image.save(os.path.join(path_save,os.path.basename(img_file)))

#调用电脑摄像头检测人脸并截图
def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):
    cv2.namedWindow(window_name)

    #视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)

    #告诉OpenCV使用人脸识别分类器
    classfier = cv2.CascadeClassifier('xml.xml')

    #识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式, color是一个不可增删的数组
    color = (0, 255, 0)

    num = 0
    while cap.isOpened():
        ok, frame = cap.read() #读取一帧数据
        if not ok:
            break

        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #将当前桢图像转换成灰度图像

        #人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数
        faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.01, minNeighbors = 3, minSize = (212, 212))
        if len(faceRects) > 0:          #大于0则检测到人脸
            for faceRect in faceRects:  #单独框出每一张人脸
                x, y, w, h = faceRect
                
                #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，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着
                font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
                cv2.putText(frame,'num:%d/1 %d' % (num,len(faceRects)),(x + 30, y + 30), font, 1, (255,0,255),4)

                #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(10)
        if c & 0xFF == ord('q'):
            break

            #释放摄像头并销毁所有窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
    # 连续截100张图像，存进image文件夹中
    # CatchPICFromVideo("get face", 0, 2, "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\face_recognition\\faces")
    CatchPICFromVideo("get_face", 0, 100, "/home/wz/Desktop/chuangke/simple/")
    for jpgfile in glob.glob("/home/wz/Desktop/chuangke/simple/*.jpg"):
        img_resize(jpgfile,"/home/wz/Desktop/chuangke/simple/",96,96)

参考blogs：

• https://blog.csdn.net/wanty_chen/article/details/79949258
• https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52997019
• https://www.cnblogs.com/chensheng-zhou/p/5542887.html //训练常见问题

链接：

• 链接: https://pan.baidu.com/s/1ZsBxTdfka0YH2X-gBZSUfA 提取码: 4dx2 //opencv2-4-11版本的exe安装包

• 链接: https://pan.baidu.com/s/1qP9zR6AUw4xohYriDsvVNw 提取码: inxt //训练所用到的数据data和文件都分享在这里了

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