python人脸识别

OpenCV库的简介Python图形图像处理库的介绍之Image模块python图形处理库PIL(PythonImageLibrary)的介绍pythondjangoopencv脸部识别的小游戏前言关于opencvOpenCV是Intel开源计算机视觉库(ComputerVersion)。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。?OpenCV拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV对非商业应用和商业应用都是免费的。同时OpenCV提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且opencv还提供了一个简单的GUI(graphicsuserinterface)系统:highgui。我们就通过OpenCV提供的一些方法来构造出这个人脸检测（facedetection）程序来。opencv的python包装?OpenCV本身是有C/C++编写的，如果要在其他语言中使用，我们可以通过对其动态链接库文件进行包装即可，幸运的是，Python下有很多个这样的包装，本文中使用的是Cvtypes。?事实上，在Python中很多的包都是来自第三方的，比如PIL(PythonImageLibrary)即为C语言实现的一个图形处理包，被包装到了Python中，这些包装可以让你像使用Python的内建函数一样的使用这些API。?人脸检测原理人脸检测属于目标检测(objectdetection)的一部分，主要涉及两个方面1.先对要检测的目标对象进行概率统计，从而知道待检测对象的一些特征，建立起目标检测模型。2.用得到的模型来匹配输入的图像，如果有匹配则输出匹配的区域，否则什么也不做。?计算机视觉计算机的视觉系统，跟人的眼睛是大不相同的，但是其中也有类似之处。人眼之能够看到物体，是通过物体上反射出来的光线刺激人眼的感光细胞，然后视觉神经在大脑中形成物体的像。计算机通过摄像头看到的东西要简单的多，简单来说，就是一堆由数字组成的矩阵。这些数字表明了物体发出的光的强弱，摄像头的光敏元件将光信号转化成数字信号，将其量化为矩阵。如何从这些数字中得出:这是一个人脸的结论，是一个比较复杂的事情。物理世界是彩色的，一般来说，计算机中的彩色图片都是由若干个色彩通道累积出来的，比如RGB模式的图片，有红色通道(Red)，绿色通道(Green)和蓝色通道(Blue),这三个通道都是灰度图，比如一个点由8位来表示，则一个通道可以表示2^8=256个灰度。那样三个通道进行叠加以后可以表3*8=24位种色彩，也就是我们常说的24位真彩。对这样的图片做处理，无疑是一件很复杂的事，所以有必要先将彩色图转为灰度图，那样可以减少数据量(比如RGB模式，可以减少到原图片的1/3)，同时可以去掉一些噪声信号。先将图片转化为灰度图，然后将这个灰度图的对比度增高，这样可以使得图片本来暗的地方更暗，亮的地方更亮一些。这样处理以后，图片就更容易被算法设别出来了。Harr特征级联表OpenCV在物体检测上使用的是haar特征的级联表，这个级联表中包含的是boost的分类器。首先，人们采用样本的haar特征进行分类器的训练，从而得到一个级联的boost分类器。训练的方式包含两方面：1.???正例样本，即待检测目标样本2.???反例样本，其他任意的图片首先将这些图片统一成相同的尺寸，这个过程被称为归一化，然后进行统计。一旦分类器建立完成，就可以用来检测输入图片中的感兴趣区域的检测了，一般来说，输入的图片会大于样本，那样，需要移动搜索窗口，为了检索出不同大小的目标，分类器可以按比例的改变自己的尺寸，这样可能要对输入图片进行多次的扫描。什么是级联的分类器呢？级联分类器是由若干个简单分类器级联成的一个大的分类器，被检测的窗口依次通过每一个分类器，可以通过所有分类器的窗口即可判定为目标区域。同时，为了考虑效率问题，可以将最严格的分类器放在整个级联分类器的最顶端，那样可以减少匹配次数。基础分类器以haar特征为输入，以0/1为输出，0表示未匹配，1表示匹配。Haar特征??边界特征，包含四种?线性特征，包含8种?中心围绕特征，包含两种在扫描待检测图片的时候，以边界特征中的(a)为例，正如前面提到的那样，计算机中的图片是一个数字组成的矩阵，程序先计算整个窗口中的灰度值x，然后计算矩形框中的黑色灰度值y，然后计算(x-2y)的值，得到的数值与x做比较，如果这个比值在某一个范围内，则表示待检测图片的当前扫描区域符合边界特征(a)，然后继续扫描。关于这个算法的更详细描述已经超出了本文的范围，可以在参考资源中获得更多的信息。?非固定大小目标检测因为是基于视频流的目标检测，我们事先不太可能知道要检测的目标的大小，这就要求我们的级联表中的分类器具有按比例增大(或者缩小)的能力，这样，当小的窗口移动完整个待检测图片没有发现目标时，我们可以调整分类器的大小，然后继续检测，直到检测到目标或者窗口与待检测图片的大小相当为止。??步骤一：图片预处理在从摄像头中获得一个帧(一张图片)后，我们需要先对这张图片进行一些预处理：1.将图片从RGB模式转为灰度图将灰度图2.进行灰度图直方图均衡化操作这两个步骤在OpenCV中是非常简单的：image_size=cv.cvGetSize(image)#获取原始图像尺寸grayscale=cv.cvCreateImage(image_size,8,1)#建立一个空的灰度图cv.cvCvtColor(image,grayscale,cv.CV_BGR2GRAY)#转换storage=cv.cvCreateMemStorage(0)#新建一块存储区，以备后用cv.cvClearMemStorage(storage)cv.cvEqualizeHist(grayscale,grayscale)#灰度图直方图均衡化?步骤二：检测并标记目标OpenCV中，对于人脸检测的模型已经建立为一个XML文件，其中包含了上面提到的harr特征的分类器的训练结果，我们可以通过加载这个文件而省略掉自己建立级联表的过程。有了级联表，我们只需要将待检测图片和级联表一同传递给OpenCV的目标检测算法即可得到一个检测到的人脸的集合。#detectobjectscascade=cv.cvLoadHaarClassifierCascade('haarcascade_frontalface_alt.xml',cv.cvSize(1,1))faces=cv.cvHaarDetectObjects(grayscale,cascade,storage,1.2,2,cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,cv.cvSize(50,50))#设置最小的人脸为50*50像素iffaces:print'facedetectedhere',cv.cvGetSize(grayscale)foriinfaces:cv.cvRectangle(image,cv.cvPoint(int(i.x),int(i.y)),cv.cvPoint(int(i.x+i.width),int(i.y+i.height)),cv.CV_RGB(0,255,0),1,8,0)#画一个绿色的矩形框?步骤三：用highgui画出视频窗口highgui.cvNamedWindow('camera',highgui.CV_WINDOW_AUTOSIZE)highgui.cvMoveWindow('camera',50,50)highgui.cvShowImage('camera',detimg)?可以看到，OpenCV的API相当清晰，使用Python的包装，可以使得代码非常小。好了，我们可以看看程序的运行结果：??由于视频流是动态的，所以我们可以在程序的入口中使用一个无限循环，在循环中，每次从视频中读入一个帧，将这个帧传输给人脸检测模块，检测模块在这个帧上进行标记(如果有人脸的话)，然后返回这个帧，主程序拿到这个帧后，更新显示窗口。?opencv的其他特性拉普拉斯边缘检测?deflaplaceTransform(image):laplace=Nonecolorlaplace=Noneplanes=[None,None,None]image_size=cv.cvGetSize(image)ifnotlaplace:foriinrange(len(planes)):planes[i]=cv.cvCreateImage(image_size,8,1)laplace=cv.cvCreateImage(image_size,cv.IPL_DEPTH_16S,1)colorlaplace=cv.cvCreateImage(image_size,8,3)cv.cvSplit(image,planes[0],planes[1],planes[2],None)forplaneinplanes:cv.cvLaplace(plane,laplace,3)cv.cvConvertScaleAbs(laplace,plane,1,0)cv.cvMerge(planes[0],planes[1],planes[2],None,colorlaplace)colorlaplace.origin=image.originreturncolorlaplace?效果图：?CVtypes中自带了一个关于图像色彩空间的直方图的例子：?结束语OpenCV的功能十分强大，而且提供了大量的算法实现，文中涉及到的内容只是计算机视觉中很小的一部分。读者可以考虑将采集到的人脸进行标识，从而实现特定人的人脸识别。或者考虑将人脸检测移植到网络上，从而实现远程监控。试想一下，原来没有生命的机器，我们可以通过自己的思想，动作来使得它们看起来像是有思想一样，这件事本身就非常的有趣。