Keras搭建CNN进行人脸识别系列(三)--利用haar级联检测器识别出人脸

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人脸识别原理      

        从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码：

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import sys
from PIL import Image


def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):
    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("haarcascade_frontalface_alt2.xml")

    # 识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式
    color = (0, 255, 0)

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

            # 将当前帧转换成灰度图像
        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 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=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
        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
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)

        # 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__':

    CatchUsbVideo("FaceRecongition", 0)

这里我们使用了一个现成的opencv版本的haar-casscade人脸识别xml配置文件，这里我们给出这个级联文件的链接：https://download.csdn.net/download/qq_35747066/10760507。下载下来之后放在工程文件夹中，即与代码同一个文件夹内。

运行效果

opencv自带的级联器效果还是不错的！