python3 OpenCV人脸和眼睛识别 基于python3+OpenCV实现人脸和眼睛识别
小恋莫小哀 人气:0想了解基于python3+OpenCV实现人脸和眼睛识别的相关内容吗，小恋莫小哀在本文为您仔细讲解python3 OpenCV人脸和眼睛识别的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：python3,OpenCV人脸和眼睛识别,python3,OpenCV眼睛识别,python3人脸识别，下面大家一起来学习吧。
基于python3+OpenCV的人脸和眼睛识别，供大家参考，具体内容如下
一、OpenCV人脸检测的xml文件下载
人脸检测和眼睛检测要用到haarcascade_eye.xml和haarcascade_frontalface_default.xml这两个文件，这两个文件可以在OpenCV的官网下载，具体下载方法如下：
1、打开要下载的xml文件，如下图：
2、点击Raw：
3、在新打开的网页中右击，选择另存为，最后保存就可以了。
二、人脸检测文件的导入以及图片的处理
接下来就可以在代码中载入刚才下载的两个xml文件，再将要识别的图片进行灰度处理了，代码如下：
import cv2
# 载入人脸识别和眼睛识别的两个xml文件
face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
# 载入图片
img = cv2.imread('face.jpg')
cv2.imshow('src', img)
# 灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
我们用到的原图如下：
三、人脸识别并用方框显示人脸位置
利用face_xml.detectMultiScale(）方法识别出人脸的位置，并利用cv2.rectangle(）绘制方框，具体代码如下：
# 人脸识别
face = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 2) # 参数：1、灰度图片， 2、缩放比例， 3、阈值
print("这张图片中有%d张人脸" % len(face))
# 绘制出识别到的人脸
for (x, y, w, h) in face:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 绘制人脸方框
cv2.imshow('dst', img)
cv2.waitkey(0)
识别的效果如下：
四、眼睛识别并用方框显示眼睛位置
和人脸识别类似，不过眼睛识别是在人脸识别的基础上再进行识别的，所以将人脸的图片进行灰度化处理，再识别，代码如下：
# 在人脸的基础上识别眼睛
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
face_color = img[y:y+h, x:x+w]
# 眼睛识别
eyes = eye_xml.detectMultiScale(face_gray)
print("在这张脸上有%d个眼睛" % len(eyes))
# 绘制出识别到的眼睛
for (e_x, e_y, e_w, e_h) in eyes:
cv2.rectangle(face_color, (e_x, e_y), (e_x+e_w, e_y+e_h), (0, 255, 0), 2) # 绘制眼睛方框
五、源码及效果
源码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
-------------------------------------------------
File Name： 03-face.py
Description : 基于OpenCV的人脸和眼睛识别
Author : 小恋莫小哀
Email: xiaowen0392@qq.com
date： 2019/6/2
-------------------------------------------------
Change Activity:
2019/6/2:
-------------------------------------------------
"""
__author__ = 'WWQ'
import cv2
# 载入人脸识别和眼睛识别的两个xml文件
face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
# 载入图片
img = cv2.imread('face.jpg')
cv2.imshow('src', img)
# 灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人脸识别
face = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 2) # 参数：1、灰度图片， 2、缩放比例， 3、阈值
print("这张图片中有%d张人脸" % len(face))
# 绘制出识别到的人脸
for (x, y, w, h) in face:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 绘制人脸方框
# cv2.imshow('dst', img)
# 在人脸的基础上识别眼睛
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
face_color = img[y:y+h, x:x+w]
# 眼睛识别
eyes = eye_xml.detectMultiScale(face_gray)
print("在这张脸上有%d个眼睛" % len(eyes))
# 绘制出识别到的眼睛
for (e_x, e_y, e_w, e_h) in eyes:
cv2.rectangle(face_color, (e_x, e_y), (e_x+e_w, e_y+e_h), (0, 255, 0), 2) # 绘制眼睛方框
cv2.imshow('dst', img)
cv2.waitKey(0)
效果如下：
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