OpenCV人脸检测与识别：构建智能识别系统

在当今科技日新月异的时代，人脸识别技术以其独特的便利性和安全性，在各个领域都展现出了巨大的应用潜力。从智能手机的面部解锁，到机场的自动安检，再到商场的顾客行为分析，人脸识别技术无处不在。本文将深入探讨如何使用OpenCV这一强大的计算机视觉库，来构建一个人脸检测与识别的系统。

一、OpenCV简介

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了丰富的算法和数据结构，用于实时应用中的计算机视觉任务。OpenCV的C++、Python、Java和MATLAB接口使得它易于使用，同时它的高性能和实时性也使其成为了许多领域的首选工具。

二、人脸检测

人脸检测是人脸识别系统中的第一步，它的任务是从图像或视频帧中找出人脸的位置。OpenCV提供了多种人脸检测算法，其中最为常用的是基于Haar特征和LBP（Local Binary Patterns）特征的级联分类器。

加载预训练的人脸检测器：
OpenCV提供了一个预训练的Haar级联分类器，可以用于人脸检测。我们可以使用cv2.CascadeClassifier来加载这个分类器。
检测人脸：
使用加载的分类器对图像进行人脸检测，可以得到一个包含人脸位置信息的矩形框列表。

三、人脸识别

在检测到人脸之后，下一步就是进行人脸识别。人脸识别是指通过比较人脸特征来识别不同个体。OpenCV提供了多种人脸识别算法，包括Eigenfaces、Fisherfaces和Local Binary Patterns Histograms（LBPH）等。

准备训练数据：
为了训练人脸识别模型，我们需要收集一些已知个体的图像，并为其打上标签。这些图像应该包含不同角度、光照和表情的人脸。
训练人脸识别模型：
使用OpenCV的face.LBPHFaceRecognizer_create、face.EigenFaceRecognizer_create或face.FisherFaceRecognizer_create函数来创建人脸识别对象，并使用train函数来训练模型。
进行预测：
训练完成后，我们可以使用predict函数来对新的图像进行预测，得到预测的标签和置信度。

四、实战案例

下面是一个使用OpenCV进行人脸检测与识别的简单示例代码：

读取和预处理图像

在进行人脸识别之前，我们需要读取并预处理图像。这里我们定义一个函数image_re来读取图像并调整其大小：

import cv2  
import numpy as np  def image_re(image):  a = cv2.imread(image, 0)  # 以灰度模式读取图像  a = cv2.resize(a, (120, 180))  # 调整图像大小  return a

准备训练数据

为了训练人脸识别模型，我们需要一些训练图像及其对应的标签。假设我们有两类人的图像：hg和pyy

images = []  
labels = []  # 读取hg类的图像  
a = image_re('hg1.jpg')  
b = image_re('hg2.jpg')  
images.append(a)  
images.append(b)  
labels.extend([0, 0])  # 读取pyy类的图像  
c = image_re('pyy1.jpg')  
d = image_re('pyy2.png')  
images.append(c)  
images.append(d)  
labels.extend([1, 1])

训练人脸识别模型

我们使用OpenCV提供的FisherFaceRecognizer进行人脸识别。

# 创建FisherFaceRecognizer对象  
recoanizer = cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()  #face.EigenFaceRecognizer_create#face.LBPHFaceRecognizer_create
# 训练模型  
recoanizer.train(images, np.array(labels))

进行预测

接下来，我们使用训练好的模型对一张新的图像进行预测，以识别出图像中的人脸属于哪一类。

# 读取并预处理待预测的图像  
pre_image = cv2.imread('hg.png', 0)  
pre_image = cv2.resize(pre_image, (120, 180))  # 进行预测  
label, confidence = recoanizer.predict(pre_image)  # 输出预测结果和置信度  
dic = {0: 'hg', 1: 'pyy'}  
print('这人是:', dic[label])  
print('置信度为:', confidence)

显示结果

最后，我们可以将预测结果标注在一张图像上并显示出来。

# 读取并标注图像  
aa = cv2.putText(cv2.imread('pyy3.png').copy(), dic[label], (10, 38), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)  # 显示图像  
cv2.imshow('xx', aa)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()