python借助opencv库在树莓派上实现简单人脸识别

这个星期blog差点有没有东西了，好几本大书要看来不及发blog就把之前搞得一直没写的东西发一发。

运行需要pip安装python的python-opencv库然后去https://github.com/opencv/opencv把里面的模型克隆下来使用

这里使用的是树莓派官方系统，对摄像头的支持方便一点。

python程序代码贴在下面

import numpy as np
import cv2

# 人脸识别分类器
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')

# 识别眼睛的分类器
eyeCascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/cv2/data/haarcascade_eye.xml')

#这个地方看你自己的文件在哪里

# 开启摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
#cap.set(3,640) # set Width
#cap.set(4,480) # set Height
ok = True

while ok:
    # 读取摄像头中的图像，ok为是否读取成功的判断参数
    ok, img = cap.read()
    # 转换成灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.2,
        minNeighbors=6, 
        #这里是基于模型的准确性参数，越小现实的可能判断越多
        minSize=(20, 20)
    )   #采用Haar+Cascade分类器进行脸部识别
    result = []
    # 在检测人脸的基础上检测眼睛
    for (x, y, w, h) in faces:
        fac_gray = gray[y: (y+h), x: (x+w)]
        result = []
        eyes = eyeCascade.detectMultiScale(fac_gray, 1.3, 2)

        # 眼睛坐标的换算，将相对位置换成绝对位置
        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
            result.append((x+ex, y+ey, ew, eh))

    # 画矩形
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

    for (ex, ey, ew, eh) in result:
        cv2.rectangle(img, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('video', img)

    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:    # press 'ESC' to quit
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这里是模型和代码文件code