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python+opencv实现的简单人脸识别代码示例

更新时间:2020-05-11 04:36:01 作者:startmvc
#源码如下:#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8importosfromPILimportImage,ImageDrawimportcvdefdetect_object(image):'''

# 源码如下:


#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import os
from PIL import Image, ImageDraw
import cv
def detect_object(image):
 '''检测图片,获取人脸在图片中的坐标'''
 grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1)
 cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY)
 cascade = cv.Load("/opt/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
 rect = cv.HaarDetectObjects(grayscale, cascade, cv.CreateMemStorage(), 1.1, 2,
 cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (20,20))
 result = []
 for r in rect:
 result.append((r[0][0], r[0][1], r[0][0]+r[0][2], r[0][1]+r[0][3]))
 return result
def process(infile):
 '''在原图上框出头像并且截取每个头像到单独文件夹'''
 image = cv.LoadImage(infile);
 if image:
 faces = detect_object(image)
 im = Image.open(infile)
 path = os.path.abspath(infile)
 save_path = os.path.splitext(path)[0]+"_face"
 try:
 os.mkdir(save_path)
 except:
 pass
 if faces:
 draw = ImageDraw.Draw(im)
 count = 0
 for f in faces:
 count += 1
 draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 0))
 drow_save_path = os.path.join(save_path,"out.jpg")
 im.save(drow_save_path, "JPEG", quality=80)
 else:
 print "Error: cannot detect faces on %s" % infile
if __name__ == "__main__":
 process("/Users/zhangdebin/Documents/checkFace2.jpg")

示例图片1:

可以看出,对于比较干净的人脸头像,使用opencv库haarcascade_frontalface_alt_tree.xml的识别精度很高(这张达到了100%),同时,对于表情变化的人脸也有很强的鲁棒性。

示例图片2:

但是,对于上传的比较随意的头像照片,比如示例图片2这些有帽子、眼镜遮挡的人脸图片,识别效果就会很差,本组只有唯一一个没有帽子遮挡的人脸被识别成功

本次只是简单的测试了下,python使用opencv库的人脸特征进行人脸识别的效果,仅供初学参考。

总结

以上就是本文关于python+opencv实现的简单人脸识别代码示例的全部内容,希望对大家有所帮助,感兴趣的朋友可以参阅本站:

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