人脸识别中的机器学习
机器学习的一个主要应用领域是对客观对象的识别,也称为模式识别----目的是赋予机器类似生物的信息识别和处理能力。而机器视觉研究的是如何用机器代替人眼来感知外部的世界,测量和识别外部对象,并作出正确的判断。对图像的不同特征来编制专门的算法进行处理----OpenCV 广泛应用于人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人、运动分析、机器视觉、结构分析、自动汽车驾驶等领域。
一个完整的人脸识别系统包括:人脸检测、关键点提取、人脸对齐、人脸规整、人脸分类、识别策略等模块。
Haar cascade 实现代码如下:
[python] view plain copy
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml')
img = cv2.imread('mypicture.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 识别输入图片中的人脸对象.返回对象的矩形尺寸
# 函数原型detectMultiScale(gray, 1.2,3,CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(30, 30))
# gray需要识别的图片
# 1.2:表示每次图像尺寸减小的比例
# 3:表示每一个目标至少要被检测到4次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸)
# CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是缩放分类器来检测,而是缩放图像,Size(30, 30)为目标的最小最大尺寸
# faces:表示检测到的人脸目标序列
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 3)
for (x,y,w,h) in faces:
img2 = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,255),4)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("paulwalker.head.jpg", img) # 保存图片
LBP cascade 的实现代码如下:
[python] view plain copy
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:\\opencv\\sources\\data\\lbpcascades\\lbpcascade_frontalface.xml')
img = cv2.imread('snapshot0001.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 3)
for (x,y,w,h) in faces:
img2 = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,255),4)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("paulwalker.head.jpg", img) # 保存图片
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