018 OpenCV 人脸检测

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一、环境

二、分类器原理

2.1、概述

2.2、工作原理

三、人脸检测代码

一、环境

本文使用环境为：

Windows10
Python 3.9.17
opencv-python 4.8.0.74

二、分类器原理

CascadeClassifier是OpenCV（开源计算机视觉库）中的一个强大的类，用于实现级联分类器。这是一种机器学习技术，广泛应用于面部检测、物体识别等计算机视觉任务。以下是对CascadeClassifier的深入解析。

2.1、概述

在计算机视觉中，目标检测是一个重要的任务，其目标是在图像或视频中找出感兴趣的对象。对于人脸检测，我们需要从图像中找出并定位所有的人脸。为了完成这个任务，我们需要一个强大的分类器。然而，构建一个强大且高效的分类器是一个挑战，因为我们需要处理大量的数据，并且需要在各种条件下（不同的光照、姿态、表情等）都能准确地检测出人脸。

这就是CascadeClassifier发挥作用的地方。CascadeClassifier是一个级联分类器，它结合了多个“弱”分类器来创建一个强大的分类器。每个弱分类器都基于Haar特征或LBP（局部二值模式）特征。这些特征都是图像中的简单模式，可以用来描述图像的结构。通过结合这些弱分类器，我们可以得到一个能在各种条件下都能准确检测出人脸的强分类器。

2.2、工作原理

CascadeClassifier的工作原理可以分为两个阶段：训练和检测。

训练阶段：在这个阶段，我们需要提供大量的正样本（包含目标的图像）和负样本（不包含目标的图像）。然后，CascadeClassifier使用AdaBoost算法来训练分类器。AdaBoost算法通过迭代地增加错误分类的样本的权重来优化分类器的性能。这个过程会产生一系列的弱分类器，每个弱分类器都对一部分样本有很好的分类效果。然后，这些弱分类器被组合成一个强分类器。
检测阶段：在检测阶段，CascadeClassifier使用滑动窗口的方法来扫描图像。对于每个窗口，分类器都会计算一个分数，表示该窗口包含目标的可能性。然后，这个分数与一个阈值进行比较，如果分数高于阈值，那么这个窗口就被认为包含目标。这个过程会在不同的尺度和位置上重复进行，以便检测出不同大小和位置的目标。

三、人脸检测代码

代码需要一张图片，两个xml文件，文件我给出来了，

链接：https://pan.baidu.com/s/1cvPvhhuYD_KXHVVaG9dEng?pwd=1234
提取码：1234

以下代码中，先读取一张图片，然后读取两个xml文件（模型文件）。接着在原图上检测人脸，再将人脸区域图片用于检测眼睛。

from __future__ import print_function
import cv2 as cv
import argparse

# 可视化
def detectAndDisplay(frame):
    # 彩色图转灰度图
    frame_gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用直方图均衡化算法处理灰度图，防止图像太亮或者太暗
    frame_gray = cv.equalizeHist(frame_gray)

    # 人脸检测
    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame_gray)
    for (x,y,w,h) in faces:
        center = (x + w//2, y + h//2)
        # 将人脸用椭圆标注出来
        frame = cv.ellipse(frame, center, (w//2, h//2), 0, 0, 360, (255, 0, 255), 4)
        # 取出人脸roi小图
        faceROI = frame_gray[y:y+h,x:x+w]
        # 在人脸roi小图上识别眼睛
        eyes = eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI)
        for (x2,y2,w2,h2) in eyes:
            eye_center = (x + x2 + w2//2, y + y2 + h2//2) # 眼睛中心
            radius = int(round((w2 + h2)*0.25)) # 圆半径
            frame = cv.circle(frame, eye_center, radius, (255, 0, 0 ), 4) # 使用圆将眼睛圈出来

    cv.imshow('Capture - Face detection', frame)

parser = argparse.ArgumentParser(description='Code for Cascade Classifier tutorial.')
# 人脸模型路径
parser.add_argument('--face_cascade', help='Path to face cascade.', default='data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml')
# 眼睛模型路径
parser.add_argument('--eyes_cascade', help='Path to eyes cascade.', default='data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml')
parser.add_argument('--image', help='image path', type=str, default='data/6.jpg') 
args = parser.parse_args()

face_cascade_name = args.face_cascade
eyes_cascade_name = args.eyes_cascade
# 创建一个级联分类器对象（人脸）
face_cascade = cv.CascadeClassifier()
# 创建一个级联分类器对象（眼睛）
eyes_cascade = cv.CascadeClassifier()

#加载级联分类器参数文件（人脸）
if not face_cascade.load(cv.samples.findFile(face_cascade_name)):
    print('--(!)Error loading face cascade')
    exit(0)
#加载级联分类器参数文件（眼睛）
if not eyes_cascade.load(cv.samples.findFile(eyes_cascade_name)):
    print('--(!)Error loading eyes cascade')
    exit(0)

img_path = args.image
#头读取图像
frame = cv.imread(img_path)
detectAndDisplay(frame)
cv.waitKey(0)

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