总结几个简单好用的Python人脸识别算法-猿码集

1. 简介

人脸识别技术在当今社会中发挥着越来越重要的作用。通过使用计算机程序识别输入图像或视频中的人脸，可以实现自动化的人脸识别系统。Python作为一种广泛使用的编程语言，在人脸识别领域也有着广泛应用。本文将介绍几个简单好用的Python人脸识别算法，希望能够帮助读者更好地了解人脸识别技术的应用和实现。

2. Haar级联检测器

2.1 Haar级联检测器简介

Haar级联检测器是一种基于Haar特征的图像分类器。它通过对输入图像进行多次扫描和筛选，检测出其中的人脸部分。这种算法简单易用，被广泛应用于人脸检测领域。

2.2 Haar级联检测器代码实现


import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()

其中，调用cv2.CascadeClassifier函数载入人脸识别的xml文件，使用cv2.imread函数读取输入的图像，使用cv2.cvtColor函数将图像从BGR格式转成灰度图像，然后使用detectMultiScale函数检测出输入图像中的人脸部分，并将其用cv2.rectangle函数加以标记。

3. Dlib人脸检测器

3.1 Dlib人脸检测器简介

Dlib是一种C++库，提供了多种机器学习算法及其实现，包括性别识别、面部表情分析和人脸检测等。在Python中，可以通过使用dlib库实现其中的人脸检测功能。

3.2 Dlib人脸检测器代码实现


import dlib
import cv2
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
img = cv2.imread('test.jpg')
dets = detector(img, 1)
for i, d in enumerate(dets):
    x1, y1, x2, y2 = d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()
    cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey()

其中，调用dlib.get_frontal_face_detector()函数载入人脸识别模型，使用cv2.imread函数读取输入的图像，然后使用dector函数检测出图像中的人脸部分，并使用cv2.rectangle函数加以标记。

4. OpenCV深度学习人脸检测器

4.1 OpenCV深度学习人脸检测器简介

OpenCV中也提供了多种深度学习模型，可以实现对人脸的检测和识别。其中比较常用的是采用基于深度学习的caffe框架训练的人脸检测器，其检测效果较好。

4.2 OpenCV深度学习人脸检测器代码实现


import cv2
prototxt_path = 'deploy.prototxt'
caffemodel_path = 'res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel'
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, caffe
img = cv2.imread('test.jpg')
(h, w) = img.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (300, 300)), 1.0,
          (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
net.setInput(blob)
detections = net.forward()
for i in range(0, detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.5:
            box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
            (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
            cv2.rectangle(img, (startX, startY), (endX, endY), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)

此处使用的是基于caffe框架训练的人脸检测模型。读取训练模型使用cv2.dnn.readNetFromCaffe函数，使用cv2.resize函数将图像大小调整为(300, 300)，然后使用cv2.dnn.blobFromImage函数生成用于输入网络的blob。最后对输入的detections进行检测，并将人脸部分用cv2.rectangle函数加以标记。

5. 总结

本文介绍了三种简单好用的Python人脸识别算法：Haar级联检测器、Dlib人脸检测器和OpenCV深度学习人脸检测器。这三种算法均具有较高的检测准确率和较快的处理速度，在人脸识别领域有着广泛应用。希望本文能够为读者提供有益的参考，帮助他们更好地掌握人脸识别技术的应用和实现。

总结几个简单好用的Python人脸识别算法