【入门向】CV 小白如何入门？人脸识别教程带你学习计算机视觉

繁依Fanyi

发布于 2023-10-12 09:58:55

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发布于 2023-10-12 09:58:55

导言

计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和解释图像和视频数据。而OpenCV作为一款开源的计算机视觉库，为开发者提供了丰富的工具和函数，用于处理图像、视频、对象检测、特征提取等任务。对于初学者来说，学习OpenCV可能是一项具有挑战性的任务，但通过合适的方法和实践，即使是小白也可以掌握OpenCV的基础知识和技能。

本文将通过一个人脸识别案例来帮助读者学习OpenCV。通过这个案例，读者将学习到的知识点包括Haar级联分类器的使用、图像加载和处理、目标检测、深度学习模型加载和分类、图像分类结果解析等。通过实际操作和实战，读者将能够更好地理解和掌握OpenCV的相关概念和技能。

一、人脸识别

人脸识别是计算机视觉中的一个重要任务，它可以用于识别图像或视频中的人脸。在这个示例中，我们将使用Haar级联分类器来检测人脸、眼睛、嘴巴和鼻子。

步骤 1：创建Haar级联分类器

首先，我们需要创建Haar级联分类器来进行人脸识别。Haar级联分类器是一种基于机器学习的对象检测方法，它可以用于检测人脸以及其他对象。在这个示例中，我们将使用已经训练好的级联分类器文件：haarcascade_frontalface_default.xml、haarcascade_eye.xml、haarcascade_mcs_mouth.xml和haarcascade_mcs_nose.xml。

import cv2
import numpy as np

# 创建Haar级联器
facer = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
eye = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_eye.xml')
mouth = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml')
nose = cv2.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml')

步骤 2：加载图像并灰度化

接下来，我们将加载要进行人脸识别的图像，并将其转换为灰度图像。人脸识别通常在灰度图像上进行，因为灰度图像只包含亮度信息，而不包含颜色信息，这有助于简化人脸检测的过程。

img = cv2.imread('./p3.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

步骤 3：进行人脸识别

现在，我们可以使用Haar级联分类器来检测人脸和其他面部特征。我们使用detectMultiScale函数来检测图像中的人脸，并返回每个检测到的人脸的位置和大小。然后，我们可以在原始图像上绘制矩形框来标记检测到的人脸和面部特征。

faces = facer.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    roi_img =

 img[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye.detectMultiScale(roi_img, 1.1, 3)
    for (x, y, w, h) in eyes:
        cv2.rectangle(roi_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        roi_eye = roi_img[y:y+h, x:x+w]
        cv2.imshow('eye', roi_eye)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()

这个示例中的代码将在图像上绘制人脸矩形框和眼睛矩形框，并显示检测结果。结果显示如下：

二、图像分类

图像分类是另一个重要的计算机视觉任务，它可以将图像分为不同的类别。在这个示例中，我们将使用深度学习模型来进行图像分类，并显示图像的预测结果。

步骤 1：加载模型和标签

首先，我们需要加载预训练的深度学习模型和相应的标签。在这个示例中，我们使用Caffe模型和标签文件来进行图像分类。

import numpy as np
import argparse
import time
import cv2

# 解析命令行参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
	help="path to input image")
ap.add_argument("-p", "--prototxt", required=True,
	help="path to Caffe 'deploy' prototxt file")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
	help="path to Caffe pre-trained model")
ap.add_argument("-l", "--labels", required=True,
	help="path to ImageNet labels (i.e., syn-sets)")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载输入图像
image = cv2.imread(args["image"])

# 加载标签
# rows = open(args["labels"]).read().strip().split("\n")
# classes = [r[r.find(" ") + 1:].split(",")[0] for r in rows]

步骤 2：预处理图像

在输入图像进入深度学习模型之前，我们需要对图像进行预处理。在这个示例中，我们使用blobFromImage函数将图像转换为固定的空间尺寸，并进行均值减法以归一化输入图像。

blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1, (224, 224), (104, 117, 123))

步骤 3：加载模型并进行分类

接下来，我们加载预训练的深度学习模型，并将图像输入到模型中进行分类。使用readNetFromCaffe函数加载模型，并使用setInput函数设置输入图像。然后，我们执行前向传播来获取分类结果。

print("[INFO] 加载模型...")
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(args["prototxt"], args["model"])

# 设置输入图像并进行前向传播
net.setInput(blob)
start = time.time()
preds = net.forward()
end = time.time()
print("[INFO

] 分类耗时 {:.5} 秒".format(end - start))

步骤 4：显示分类结果

最后，我们根据预测结果绘制图像的分类标签，并显示图像及其分类结果。

# 对预测结果进行排序并获取前5个最高概率的类别
idxs = np.argsort(preds[0])[::-1][:5]

# 显示前5个预测结果
for (i, idx) in enumerate(idxs):
    if i == 0:
        text = "标签: {}, {:.2f}%".format(classes[idx], preds[0][idx] * 100)
        cv2.putText(image, text, (5, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            0.7, (0, 0, 255), 2)
    print("[INFO] {}. 标签: {}, 概率: {:.5}".format(i + 1,
        classes[idx], preds[0][idx]))

# 显示图像和分类结果
cv2.imshow("图像", image)
cv2.waitKey(0)

这个示例中的代码将显示图像及其分类结果，包括图像的预测标签和相应的概率。

三、给初学者

学习OpenCV对于初学者来说可能是一项具有挑战性的任务，但通过一些有效的方法和实践，即使是小白也可以掌握OpenCV的基础知识和技能。下面是一些关于如何学习OpenCV的建议，同时强调实战是学习OpenCV最好的方法：

学习基础知识：首先，了解计算机视觉和图像处理的基本概念。学习图像的表示方式、颜色空间、像素操作和基本的几何变换等基础知识，这些都是理解OpenCV的基础。
官方文档和教程：OpenCV提供了详细的官方文档和教程，这是学习OpenCV的最佳起点。阅读官方文档，了解OpenCV的模块、函数和用法。官方教程提供了实例代码和演示，可以通过实践来加深理解。
在实战中学习：实战是学习OpenCV最好的方法之一。找一些实际问题或项目，并尝试使用OpenCV解决。例如，人脸识别、目标检测、图像增强等任务都是很好的实践项目。通过实际操作和调试，可以更深入地理解OpenCV的概念和功能。
大量的实例代码和项目：参考和学习大量的实例代码和项目，这可以帮助你更好地理解OpenCV的用法和实际应用。在互联网上可以找到很多开源的OpenCV项目和示例代码，可以从中学习和借鉴。
练习和挑战自己：不断进行练习，并尝试解决一些挑战性的问题。通过挑战自己，你可以提高OpenCV的应用能力和解决问题的能力。
参与社区和论坛：加入OpenCV的社区和论坛，与其他学习者和专业人士交流和分享经验。这样可以获得反馈、解决问题，并了解最新的开发动态和技术趋势。

总之，学习OpenCV需要坚持实践和不断尝试。通过实际项目和练习，你将更好地理解OpenCV的概念和应用，从而提高你的技能和能力。记住，实战是学习OpenCV的最佳方法，因为只有在实际操作中，你才能真正理解和掌握这个强大的计算机视觉库。

最后,希望正在学习 OpenCV 的萌新们通过本文能够学习到新的知识，在 OpenCV 上拥有更深的领悟！让我们一起学习，一起加油！