要对特定图像进行识别,最关键的是要有识别对象的特征文件, OpenCV 己内置
了人脸识别特征文件,我们只需使用 OpenCV 的 CascadeClassifier 类即可进行识别 。
创建 Cas cadeClas s ifier 对象的语法为 :

import cv2

faceCascade = cv2.CascadeClassifier("E:\\haarcascade_frontalface_default.xml")
接着通过识别对象 detectMultiScale 方法即可对面部进行识别,语法为:

例如,设置识别最小区域为( 10 , 10 ),误检率为 5 , 模式为正常识别,要识别的
图像为 image , 并将识别结果存到 faces 变量中 :

标识面部位置
找出图片中的面部位置,并在左下角显示识别出的面部数量。

import cv2 

casc_path = "E:\\haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(casc_path)
imagename = cv2.imread("F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\person1.jpg")
faces = faceCascade.detectMultiScale(imagename, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30,30), flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#imagename.shape[0]:图片高度,imagename.shape[1]:图片宽度
cv2.rectangle(imagename, (10,imagename.shape[0]-20), (110,imagename.shape[0]), (0,0,0), -1)
cv2.putText(imagename,"Find " + str(len(faces)) + " face!", (10,imagename.shape[0]-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255), 2)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(imagename,(x,y),(x+w, y+h),(128,255,0),2)
cv2.namedWindow("facedetect")
cv2.imshow("facedetect", imagename)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("facedetect")

detectMultiScale 方法可识别图片中的多个人脸,把图
片文件更改为 person3.jpg 或 person8.jpg 进行多个人脸的识别 。
import cv2 

casc_path = "E:\\haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(casc_path)
imagename = cv2.imread("F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\person3.jpg")
faces = faceCascade.detectMultiScale(imagename, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30,30), flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#imagename.shape[0]:图片高度,imagename.shape[1]:图片宽度
cv2.rectangle(imagename, (10,imagename.shape[0]-20), (110,imagename.shape[0]), (0,0,0), -1)
cv2.putText(imagename,"Find " + str(len(faces)) + " face!", (10,imagename.shape[0]-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255), 2)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(imagename,(x,y),(x+w, y+h),(128,255,0),2)
cv2.namedWindow("facedetect")
cv2.imshow("facedetect", imagename)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("facedetect")

import cv2 

casc_path = "E:\\haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(casc_path)
imagename = cv2.imread("F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\person8.jpg")
faces = faceCascade.detectMultiScale(imagename, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30,30), flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#imagename.shape[0]:图片高度,imagename.shape[1]:图片宽度
cv2.rectangle(imagename, (10,imagename.shape[0]-20), (110,imagename.shape[0]), (0,0,0), -1)
cv2.putText(imagename,"Find " + str(len(faces)) + " face!", (10,imagename.shape[0]-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255), 2)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(imagename,(x,y),(x+w, y+h),(128,255,0),2)
cv2.namedWindow("facedetect")
cv2.imshow("facedetect", imagename)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("facedetect")

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