1. 准备环境
- python 3.5
- opencv
2. 配置环境
pip install opencv-python
pip install numpy
pip install opencv-contrib-python
3. 准备训练数据
- 佟丽娅照片20张，存放于文件夹0下面
- 董璇照片20张，存放于文件夹1下面
4. 准备测试数据
- 佟丽娅照片1张，命名为0.jpg，存于test目录
- 董璇照片1张，命名为1.jpg，存于test目录
5. 代码
import cv2
import os
import numpy as np
# 标记与人名的映射
Label2Name = ["tongliya", "dongxuan"]
def DetectFace(img):
#将测试图像转换为灰度图像，因为opencv人脸检测器需要灰度图像
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加载OpenCV人脸检测分类器Haar，位于python安装目录，例如：D:\Python3.5.0\Lib\site-packages\cv2\data
Hear_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
#检测多尺度图像，返回值是一张脸部区域信息的列表（x,y,宽,高）
faces = Hear_cascade.detectMultiScale(img_gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
# 如果未检测到面部，则返回原始图像
if (len(faces) == 0):
return None, None
#目前假设只有一张脸，xy为左上角坐标，wh为矩形的宽高
(x, y, w, h) = faces[0]
#返回图像的正面部分
return img_gray[y:y + w, x:x + h], faces[0]
# 该函数将读取所有的训练图像，从每个图像检测人脸并将返回两个相同大小的列表，分别为脸部信息和标签
def Train(TrainDataDir):
# 获取数据文件夹中的目录
dirs = os.listdir(TrainDataDir)
# 定义两个列表，faces用来存放脸部数据，labels用来存放标记: 0 - 佟俪娅， 1 - 董璇
faces = []
labels = []
# 浏览每个目录并访问其中的图像
for dir_name in dirs:
# 获取图片绝对路径
imgs_path = TrainDataDir + "/" + dir_name
# 获取所有的图片绝对路径
img_names = os.listdir(imgs_path)
# 读取每张图片并检测脸部，将脸部信息存放至faces
for img_name in img_names:
# 单张图片绝对路径
img_path = imgs_path + "/" + img_name
# 读取图像
img = cv2.imread(img_path)
# 显示图像0.2s
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(200)
# 检测脸部
face, rect = DetectFace(img)
# 若无法获取脸部，忽略
if face is not None:
#将脸添加到脸部列表
faces.append(face)
#添加相应的标记
labels.append(int(dir_name))
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
#返回值人脸信息和相对应的标记
return faces, labels
# 在图片的脸部绘制矩形
def DrawRectangle(img, rect):
(x, y, w, h) = rect
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (128, 128, 0), 2)
# 在给定的图片矩形上方绘制人名
def DrawText(img, text, x, y):
cv2.putText(img, text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (128, 128, 0), 2)
# 识别图像
def Recognize(test_img):
# 拷贝图片，在新拷贝的图片上绘制矩形和文字
img_copy = test_img.copy()
# 检测人脸
face, rect = DetectFace(img_copy)
# 预测人脸
label = face_recognizer.predict(face)
# 获取由人脸识别器返回的相应标记的名称
label_text = Label2Name[label[0]]
# 在检测到的脸部周围画一个矩形
DrawRectangle(img_copy, rect)
# 标出预测的名字
DrawText(img_copy, label_text, rect[0], rect[1] - 5)
#返回预测的图像
return img_copy
# 训练
faces, labels = Train("F:\\Codes\\Python\\train_data")
#创建LBPH识别器并开始训练
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.train(faces, np.array(labels))
# 读取待识别图像
test_img1 = cv2.imread("F:\\Codes\\Python\\test\\0.jpg")
test_img2 = cv2.imread("F:\\Codes\\Python\\test\\1.jpg")
# 识别
recognize_img1 = Recognize(test_img1)
recognize_img2 = Recognize(test_img2)
#显示两个图像
cv2.imshow(Label2Name[0], recognize_img1)
cv2.imshow(Label2Name[1], recognize_img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
6. 识别结果