【图像处理】使用OpenCV实现人脸和行人检测
OpenCV全称是Open source Computer Vision Library(开放源代码计算机视觉库),是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库,提供了很多图像处理的工具和可以直接使用的API接口。
OpenCV自带了函数detectMultiScale()可以实现对行人和人脸的检测,实现简单,但识别效果相对较差。
行人检测
在行人检测上,OpenCV采用的是HOG(特征检测算法)+SVM算法。
import cv2
def is_inside(o,i):
ox,oy,ow,oh = o
ix,iy,iw,ih = i
return ox>ix and oy>iy and ox+ow<ix+iw and oy+oh<iy+ih
def draw_person(image,person):
x,y,w,h=person
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
# 使用opencv的hog特征进行行人检测
img = cv2.imread("test.jpg")
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
found, w = hog.detectMultiScale(img)
print(found,w)
foundList = []
for ri,r in enumerate(found):
flag = 0
for qi,q in enumerate(found):
if ri != qi and is_inside(r,q):
flag = 1
if(flag == 0):
foundList.append(r)
for person in foundList:
draw_person(img,person)
cv2.imwrite("./test1.jpg",img)
检测效果如下:
人脸检测
在人脸检测上,OpenCV采用的是Harr特征,Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。
import cv2
# 使用人脸识别分类器
classfier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")
# 读取图片
image = cv2.imread("face.jpg")
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = classfier.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5,minSize=(3,3))
print("发现{0}个人脸!".format(len(faces)))
for faceRect in faces:
x,y,w,h=faceRect
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
cv2.imwrite("./face1.jpg",image)
检测效果如下:

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