python-人像识别-(一)让电脑看到你

首先我的python都是在网上学的也没有学太深，所以一些格式或者别的有点问题，但是肯定能运行，我都在本地运行过了。
至于如何用python实现开发可以看这篇文章：小白用小安派学习过程第四篇

之后可以看看妖猊这位大佬的其他帖子。

• 准备工作
  

梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤：

流程大致如此，在此之前，要先让人脸被准确的找出来，也就是能准确区分人脸的分类器，在这里我们可以用已经训练好的分类器，网上种类较全，分类准确度也比较高，我们也可以节约在这方面花的时间，当然也可以自己训练消耗时间会久一点。
为了方便我直接将分类器放到下面可自行下载，我也是在网上下载的。
https://bbs.ai-thinker.com/forum.php?mod=attachment&aid=MjYyODF8ZWNhMTkxMzh8MTc2MTg5MzIxOXwwfA%3D%3D
自行下载可以访问：分类器

在看代码之前，我们先将整个项目所需要的包罗列一下：

如果你用的pycharm可以在软件里的终端输入下面代码。

当然也可以直接在Lib\site-packages文件夹下进入cmd输入以下代码。

· CV2(Opencv)：图像识别，摄像头调用

1. pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

复制代码

· os：文件操作

1. pip install  os -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

复制代码

· numpy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库

1. pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

复制代码

· PIL：Python Imaging Library，Python平台事实上图像处理的标准库

1. pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

复制代码

好了这样代码所需要的包就下载完成了。
导入包
import cv2
import os
import numpy as np
from PIL import Image
2.让电脑看见你

1. def qidong(face_detector):
   
2.     # 打开摄像头，0是默认，有其它的摄像头可以输入1，2
   
3.     cap = cv2.VideoCapture(0)
   
4.     while True:
   
5.        #从摄像头读取图片
   
6.         success, img = cap.read()
   
7.         #转为灰度图片，减少程序符合，提高识别度
   
8.         gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   
9.         ##检测人脸，将每一帧摄像头记录的数据带入OpenCv中，让Classifier判断人脸
   
10.     #其中gray为要检测的灰度图像
    
11.         faces = face_detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
    
12.         #框选人脸，for循环保证一个能检测的实时动态视频流
    
13.         for (x, y, w, h) in faces:
    
14.             #xy为左上角的坐标,w为宽，h为高，用rectangle为人脸标记画框
    
15.             cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + w), (255, 0, 0))
    
16.             #显示画面
    
17.             cv2.imshow('sheXingTou', img)
    
18.         #waitkey方法可以绑定按键保证画面的收放，通过esc键退出摄像,27对应的就是esc
    
19.         if cv2.waitKey(1) == 27:
    
20.             cap.release()
    
21.             cv2.destroyAllWindows()
    
22.             break
    
23. #分类器地址，根据你的路径调整，下载的分类器最好和代码文件放一个文件夹内
    
24. face_detector="haarcascade_frontalface_default.xml"
    
25. #启动
    
26. qidong(face_detector=face_detector)

复制代码

这样电脑就能看到你了，当然光看到还不行还需要拍照将图片处理成训练模型能用到的样子，之后就可以训练模型了，最后就可以让电脑认识你了。
下期进行拍照将图片处理成模型需要的样子。

上传的附件：

haarcascade_frontalface_default.zip (124.05 KB, 下载次数: 3)

2024-6-5 12:38 上传

点击文件名下载附件
人脸分类器

哎！我图片呢怎么没显示，还有搞了半天的代码格式怎么没了

代码

liuli 发表于 2024-6-5 13:32
哎！我图片呢怎么没显示，还有搞了半天的代码格式怎么没了

https://bbs.ai-thinker.com/forum ... amp;_dsign=64a277b8
看下这篇发帖教程就知道啦

def qidong(face_detector):
    # 打开摄像头，0是默认，有其它的摄像头可以输入1，2
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
       #从摄像头读取图片
        success, img = cap.read()
        #转为灰度图片，减少程序符合，提高识别度
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        #框选人脸，for循环保证一个能检测的实时动态视频流
        faces = face_detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
        #框选人脸，for循环保证一个能检测的实时动态视频流
        for (x, y, w, h) in faces:
            #xy为左上角的坐标,w为宽，h为高，用rectangle为人脸标记画框
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + w), (255, 0, 0))
            #显示画面
            cv2.imshow('sheXingTou', img)
        #waitkey方法可以绑定按键保证画面的收放，通过esc键退出摄像,27对应的就是esc
        if cv2.waitKey(1) == 27:
            cap.release()
            cv2.destroyAllWindows()
            break
#分类器地址，根据你的路径调整，下载的分类器最好和代码文件放一个文件夹内
face_detector="haarcascade_frontalface_default.xml"
#启动
qidong(face_detector=face_detector)

爱笑 发表于 2024-6-5 13:36
https://bbs.ai-thinker.com/forum.php?mod=viewthread&tid=43082&_dsign=64a277b8
看下这篇发帖教程就知 ...

大小没超过啊，尺寸895X416是超过吗

liuli 发表于 2024-6-5 13:48
大小没超过啊，尺寸895X416是超过吗

照片本地上传后需要点击照片才能插入到编辑框里。

有点厉害

爱笑 发表于 2024-6-5 13:50
照片本地上传后需要点击照片才能插入到编辑框里。

对啊，我第一个图片就是这样插入的，第二个消失了

liuli 发表于 2024-6-5 14:08
对啊，我第一个图片就是这样插入的，第二个消失了

不会消失的，肯定是你没点击到。