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干货 | 手把手教你运用Python实现简单的人脸识别

今天,我们用Python实现高大上的人脸识别技术

Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的。这里介绍的是准确性比较高的一种。

1

首先梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤:

流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分类器,网上种类较全,分类准确度也比较高,我们也可以节约在这方面花的时间。

ps:小编的宝贝来源已经放在下面链接里啦~

推荐:GITHUB

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

既然用的是python,那自然少不了包的使用了,在看代码之前,我们先将整个项目所需要的包罗列一下:

· CV2(Opencv):图像识别,摄像头调用

· os:文件操作

· numpy:NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库

· PIL:Python Imaging Library,Python平台事实上图像处理的标准库

2

接下来,就是见(qiao)证(qi)奇(dai)迹(ma)的时刻!

01

对照人脸获取

#-----获取人脸样本-----
import cv2

#调用笔记本内置摄像头,参数为0,如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2
cap = cv2.VideoCapture(0)
#调用人脸分类器,要根据实际路径调整3
face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'X:/Users/73950/Desktop/FaceRec/haarcascade_frontalface_default.xml')  #待更改
#为即将录入的脸标记一个id
face_id = input('\n User data input,Look at the camera and wait ...')
#sampleNum用来计数样本数目
count = 0

while True:    
    #从摄像头读取图片
    success,img = cap.read()    
    #转为灰度图片,减少程序符合,提高识别度
    if success is True: 
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    else:   
        break
    #检测人脸,将每一帧摄像头记录的数据带入OpenCv中,让Classifier判断人脸
    #其中gray为要检测的灰度图像,1.3为每次图像尺寸减小的比例,5为minNeighbors
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    #框选人脸,for循环保证一个能检测的实时动态视频流
    for (x, y, w, h) in faces:
        #xy为左上角的坐标,w为宽,h为高,用rectangle为人脸标记画框
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+w), (255, 0, 0))
        #成功框选则样本数增加
        count += 1  
        #保存图像,把灰度图片看成二维数组来检测人脸区域
        #(这里是建立了data的文件夹,当然也可以设置为其他路径或者调用数据库)
        cv2.imwrite("data/User."+str(face_id)+'.'+str(count)+'.jpg',gray[y:y+h,x:x+w]) 
        #显示图片
        cv2.imshow('image',img)       
        #保持画面的连续。waitkey方法可以绑定按键保证画面的收放,通过q键退出摄像
    k = cv2.waitKey(1)        
    if k == '27':
        break        
        #或者得到800个样本后退出摄像,这里可以根据实际情况修改数据量,实际测试后800张的效果是比较理想的
    elif count >= 800:
        break

#关闭摄像头,释放资源
cap.realease()
cv2.destroyAllWindows()

经小编测试,在执行

“face_detector = cv2.CascadeClssifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”此语句时,实际路径中的目录名尽量不要有中文字符出现,否则容易报错。

这样,你的电脑就能看到你啦!

02

通过算法建立对照模型

本次所用的算法为opencv中所自带的算法,opencv较新版本中(我使用的是2.4.8)提供了一个FaceRecognizer类,里面有相关的一些人脸识别的算法及函数接口,其中包括三种人脸识别算法(我们采用的是第三种)

1.eigenface

2.fisherface

3.LBPHFaceRecognizer

LBP是一种特征提取方式,能提取出图像的局部的纹理特征,最开始的LBP算子是在3X3窗口中,取中心像素的像素值为阀值,与其周围八个像素点的像素值比较,若像素点的像素值大于阀值,则此像素点被标记为1,否则标记为0。这样就能得到一个八位二进制的码,转换为十进制即LBP码,于是得到了这个窗口的LBP值,用这个值来反映这个窗口内的纹理信息。

LBPH是在原始LBP上的一个改进,在opencv支持下我们可以直接调用函数直接创建一个LBPH人脸识别的模型。

我们在前一部分的同目录下创建一个Python文件,文件名为trainner.py,用于编写数据集生成脚本。同目录下,创建一个文件夹,名为trainner,用于存放我们训练后的识别器。

#-----建立模型、创建数据集-----

import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
#导入pillow库,用于处理图像
#设置之前收集好的数据文件路径
path = 'data'

#初始化识别的方法
recog = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

#调用熟悉的人脸分类器
detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

#创建一个函数,用于从数据集文件夹中获取训练图片,并获取id
#注意图片的命名格式为User.id.sampleNum
def get_images_and_labels(path):
    image_paths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    #新建连个list用于存放
    face_samples = []
    ids = []

    #遍历图片路径,导入图片和id添加到list中
    for image_path in image_paths:

        #通过图片路径将其转换为灰度图片
        img = Image.open(image_path).convert('L')

        #将图片转化为数组
        img_np = np.array(img,'uint8')

        if os.path.split(image_path)[-1].split(".")[-1] != 'jpg':
            continue

        #为了获取id,将图片和路径分裂并获取
        id = int(os.path.split(image_path)[-1].split(".")[1])
        faces = detector.detectMultiScale(img_np)

        #将获取的图片和id添加到list中
        for(x,y,w,h) in faces:
            face_samples.append(img_np[y:y+h,x:x+w])
            ids.append(id)
    return face_samples,ids

#调用函数并将数据喂给识别器训练
print('Training...')
faces,ids = get_images_and_labels(path)
#训练模型
recog.train(faces,np.array(ids))
#保存模型
recog.save('trainner/trainner.yml')

这就让电脑认识到你是与众不同的那颗星~

03

识别

检测,校验,输出其实都是识别的这一过程,与前两个过程不同,这是涉及实际使用的过程,所以我们把他整合放在一个统一的一个文件内。

#-----检测、校验并输出结果-----
import cv2

#准备好识别方法
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

#使用之前训练好的模型
recognizer.read('trainner/trainner.yml')

#再次调用人脸分类器
cascade_path = "haarcascade_frontalface_default.xml" 
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

#加载一个字体,用于识别后,在图片上标注出对象的名字
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

idnum = 0
#设置好与ID号码对应的用户名,如下,如0对应的就是初始

names = ['初始','admin','user1','user2','user3']

#调用摄像头
cam = cv2.VideoCapture(0)
minW = 0.1*cam.get(3)
minH = 0.1*cam.get(4)

while True:
    ret,img = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #识别人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
            gray,
            scaleFactor = 1.2,
            minNeighbors = 5,
            minSize = (int(minW),int(minH))
            )
    #进行校验
    for(x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
        idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w])

        #计算出一个检验结果
        if confidence < 100:
            idum = names[idnum]
            confidence = "{0}%",format(round(100-confidence))
        else:
            idum = "unknown"
            confidence = "{0}%",format(round(100-confidence))

        #输出检验结果以及用户名
        cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1)
        cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1)

        #展示结果
        cv2.imshow('camera',img)
        k = cv2.waitKey(20)
        if k == 27:
            break

#释放资源
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

现在,你的电脑就能识别出你来啦!

通过其他组合也可以实现开机检测等多种功能,你学会了吗?

下面是小编审稿时的测试结果以及出现的一些问题哦~希望对大家有帮助(呲牙.jpg)

测试结果

上图为转换为灰度图片之后保存在data目录下的照片

成功识别出小编的星星脸(呲牙.jpg)

小编审稿测试过程中出现的问题:

(1)版本问题

解决方法:经过小编无数次的失败,提示大家最好安装python2.7,可以直接使用 pip install numpy 以及pip install opencv-python安装numpy 以及对应python版本的opencv

(如果使用的是Anaconda2,pip相关命令可在开始菜单Anaconda2文件夹下的Anaconda Prompt中输入)

点击推文中给出的链接,将github中的文件下载后放至编译文件所在的文件夹下,并更改代码中的相关目录

(2)如果提示“module' object has no attribute 'face'”

解决方法:可以输入 pip install opencv-contrib-python解决,如果提示需要commission,可以在后面加上 --user,即 pip install opencv-contrib-python --user

如有其它问题欢迎大家随时联系我们呀

---The End---

文案 && 代码:牛捷

排版:何萱

审稿&排版:任伟涛

指导老师: 王宁

本文分享自微信公众号 - 数据魔术师(data-magician)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-03-07

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