OpenCV实现人脸检测（Haar特征）

学习目标

原理

OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，提供了丰富的图像处理和分析功能。其中，人脸检测是OpenCV中最常见和重要的应用之一。在OpenCV中，可以使用Haar特征分类器实现人脸检测。

Haar特征是一种常用的特征描述方法，它通过在图像上移动不同大小和形状的滑动窗口，并计算特定区域的像素强度差异来描述图像的特征。通过使用大量的正样本和负样本训练得到的强分类器，可以检测出人脸区域。

下面详细介绍使用Haar特征进行人脸检测的原理及步骤：

1. 准备样本数据： 首先需要准备包含人脸和非人脸的正负样本数据集。正样本包括带有人脸的图像，负样本则是不包含人脸的图像。

2. 创建Haar级联分类器： Haar级联分类器是由多个强分类器串联而成的，每个强分类器都是由多个弱分类器组合而成的。通过训练过程，逐步提高分类器的准确性。

3. 特征计算： 在每个窗口位置，将滑动窗口放置在图像上，计算窗口内的Haar特征值。Haar特征值是基于滑动窗口内的各种矩形区域的灰度差异。

4. Adaboost训练： 使用Adaboost算法对Haar特征进行训练和优化。Adaboost通过调整权重和阈值来提高弱分类器的准确性，进而构建出更强的分类器。

5. Haar级联： 将多个强分类器级联在一起，构成一个级联结构的分类器。通过级联，可以过滤掉大量的负样本，减少不必要的计算。

6. 滑动窗口扫描： 在输入图像上以固定步长和不同尺寸的窗口进行滑动，使用级联分类器进行检测。如果窗口被分类为人脸，则将其标记为人脸区域。

7. 优化和调整： 可以通过调整滑动窗口的大小和步长等参数，以及调整级联分类器的阈值和层数等来优化检测结果和提高性能。

通过以上步骤，就可以实现基于Haar特征的人脸检测。OpenCV提供了现成的函数和类来帮助实现这一过程。人脸检测在许多实际应用中具有广泛的应用，如人脸识别、表情分析、人脸跟踪等。但需要注意，Haar特征方法对于旋转、遮挡和光照变化等情况的鲁棒性较弱，可能导致检测准确率下降，因此在实际应用中可能需要结合其他方法进行综合处理。

除了Haar特征，OpenCV还提供了其他一些用于人脸检测的技术和算法。下面介绍其中两种常见的方法：

1. HOG特征与SVM分类器： HOG（Histograms of Oriented Gradients）特征是一种基于图像梯度的特征描述方法，在人脸检测中得到了广泛应用。它通过计算图像中的梯度方向直方图，来表示图像的局部纹理信息。结合支持向量机（SVM）分类器，可以实现高效准确的人脸检测。

2. DNN深度学习模型： OpenCV还提供了基于深度学习的人脸检测方法，使用预训练的深度神经网络模型进行检测。这些模型通常基于卷积神经网络（CNN）架构，经过大规模数据集的训练，能够更好地处理复杂的人脸场景和变化。

深度学习方法在人脸检测领域取得了很大的突破，相比传统的特征提取方法，它能够自动学习和提取更丰富、更准确的特征。但需要注意，深度学习方法在计算资源和模型大小方面要求较高，可能对硬件和存储资源有一定的要求。

无论使用哪种方法，OpenCV提供了丰富的函数和类，使得人脸检测变得更加简单和高效。通过将这些技术与其他图像处理和计算机视觉算法相结合，可以实现更多有趣和实用的应用，如人脸识别、表情分析、年龄和性别估计等。

实现

import cv2 as cv
print(cv.__file__)

路径：E:\Anaconda3\envs\test_py3.6\Lib\site-packages\cv2\data

代码实现

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
 
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#1，以灰度图的形式读取图片
img = cv.imread("ll.jpg")
gray = cv.cvtColor(img , cv.COLOR_BGR2GRAY)
 
#2，实例化OpenCV人脸 和 眼睛识别的分类器
face_cas = cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
face_cas.load("haarcascade_frontalface_default.xml")  #加载已训练好的人脸识别模型
 
 
eyes_cas = cv.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml")
eyes_cas.load("haarcascade_eye.xml") #加载已训练好的眼睛识别模型
 
#3，调用识别人脸
'''gray: 输入灰度图像；
scaleFactor: 图像缩放比例，即在前一张图像的基础上，将图像缩小的比例，默认为 1.1；
minNeighbors: 每个矩形应该保留的邻居数，这个参数可以理解为减少误检的一个参数。默认为 3，可以根据实际情况调整；
minSize: 目标矩形的最小大小，小于这个尺寸的矩形会被忽略，默认为 (30, 30)，这里设置为 (32, 32)。'''
faceRects = face_cas.detectMultiScale( gray,scaleFactor=1.2,minNeighbors=10,minSize=(32,32))
for faceRect in faceRects: #遍历所有检测到的人脸矩形框
    x,y,w,h = faceRect  #获取当前人脸矩形框的坐标和大小
    #框出人脸
    cv.rectangle(img,(x,y),(x+h,y+w),(0,255,0),3)
    #4,在识别出的人脸中进行眼睛检测
    roi_color = img[y:y+h,x:x+w]  #提取当前人脸区域的彩色图像
    roi_gray = gray[y:y+h,x:x+w]  #提取当前人脸区域的灰度图像
    eyes = eyes_cas.detectMultiScale(roi_gray)  #在当前人脸区域检测眼睛，并返回检测到的眼睛矩形框数组
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:  #遍历所有检测到的眼睛矩形框
        cv.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
 
#检测结果绘制
plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100)
plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title("检测结果")
plt.show()

结果展示