Python中的计算机视觉实例：人脸识别-猿码集

1. 概述

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，在日常工作、生活及机器自主决策中发挥着越来越重要的作用。本文介绍如何使用Python来进行人脸识别，即通过计算机视觉技术自动检测和识别人脸。

本文主要介绍以下内容：

人脸识别的基本概念

Python中的计算机视觉库

基于Python的人脸检测与识别实现

2. 人脸识别的基本概念

人脸识别是一种计算机视觉技术，其主要目的是从图像或视频中自动检测和识别人脸。在人脸识别应用程序中，有两个主要的任务：人脸检测和人脸识别。

2.1 人脸检测

人脸检测的任务是在给定的图像或视频中找到所有的人脸。其实现的方法通常基于机器学习方法，例如：支持向量机、深度学习等。

OpenCV是一个非常流行的计算机视觉库，其中包括有专门的人脸检测算法。在Python中可以方便地使用OpenCV进行人脸检测。

2.2 人脸识别

人脸识别的任务是从已检测到的人脸中识别出一个或多个已知的人。通常，人脸识别的实现涉及从检测到的人脸中提取特征，并将其与已知人脸进行比较。在现代的人脸识别方法中，通常使用深度学习方法，并使用神经网络对人脸进行建模。

在Python中，可以利用DeepID模型等深度学习技术对人脸进行识别。

3. Python中的计算机视觉库

Python中有很多计算机视觉库，比如说OpenCV、Scikit-image、Pillow等。在本文中，我们将使用OpenCV来实现人脸识别。

OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，可以用于实现图像和视频处理、模式识别、目标跟踪、人脸识别等功能。

安装OpenCV:

!pip install opencv-python

4. 基于Python的人脸检测与识别实现

本文将使用OpenCV中自带的人脸检测模块，并使用LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法进行人脸识别。 LBPH算法是一种基于本地纹理特征的人脸识别方法，对于光照变化等问题具有较强的鲁棒性。

4.1 模型训练

在进行人脸识别之前，我们需要先训练一个识别模型。可以使用一些已知的数据集进行模型训练，例如Yale Faces数据集。

下面的代码展示了如何使用OpenCV进行人脸识别模型的训练：


  import cv2
  import os
  recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
  detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
  def getImagesAndLabels(path):
      imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]     
      faceSamples=[]
      ids = []
      for imagePath in imagePaths:
          PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L') # convert it to grayscale
          img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8')
          id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1])
          faces = detector.detectMultiScale(img_numpy)
          for (x,y,w,h) in faces:
              faceSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])
              ids.append(id)
      return faceSamples,ids
  faces,ids = getImagesAndLabels('yalefaces')
  recognizer.train(faces, np.array(ids))
  recognizer.write('trainer.yml')

在上面的代码中，人脸检测使用Haar级联分类器进行检测，识别模型使用LBPH算法进行训练。

模型训练完成之后，可以将训练好的模型保存在本地文件中，以便后续使用。在这里，我们将训练好的模型保存在trainer.yml文件中。

4.2 人脸检测与识别

下面的代码展示了如何使用训练好的模型进行人脸检测和识别：


  import cv2
  recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
  recognizer.read('trainer.yml')
  cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
  faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath);
  font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
  id = 0
  names = ['Unknown', 'Person1', 'Person2', 'Person3']
  cam = cv2.VideoCapture(0)
  while True:
      ret, img = cam.read()
      gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.2,5)
      for(x,y,w,h) in faces:
          cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
          id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w])
          if (confidence < 100):
              id = names[id]
              confidence = "  {0}%".format(round(100 - confidence))
          else:
              id = "unknown"
              confidence = "  {0}%".format(round(100 - confidence))
          cv2.putText(img, str(id), (x+5,y-5), font, 1, (255,255,255), 2)
          cv2.putText(img, str(confidence), (x+5,y+h-5), font, 1, (255,255,0), 1)
      cv2.imshow('camera',img) 
      if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
          break
  cam.release()
  cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用WebCam从视频流中读入图像，然后使用Haar级联分类器检测人脸，通过LBPH算法识别人脸并将结果显示在图像上。

4.3 运行结果

运行以上代码之后，摄像头会开启，并不停地检测人脸，并在检测到人脸时进行识别，并将结果显示在摄像头窗口中。下面是通过我们训练的模型进行人脸识别的结果：

注：为了更好的效果，我们在训练集中只包括了四个人的人脸样本，并将模型保存在trainer.yml文件中。

5. 总结

本文介绍了如何使用Python进行人脸识别。通过使用OpenCV进行人脸检测和LBPH算法进行人脸识别，我们可以实现一种简单的人脸识别功能。当然，本文中的方法只是基础的人脸识别方法，如果要实现更高的准确率，需要使用更加先进的算法和更大规模的数据集进行训练。

Python中的计算机视觉实例：人脸识别