小編給大家分享一下Python如何實(shí)現(xiàn)圖片人臉檢測識別，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
前言
隨著科技的發(fā)展，人臉識別技術(shù)在許多領(lǐng)域得到的非常廣泛的應(yīng)用，手機(jī)支付、銀行身份驗(yàn)證、手機(jī)人臉解鎖等等。
識別
這里我們使用 opencv 中自帶了 haar人臉特征分類器，利用訓(xùn)練好的 haar 特征的 xml 文件，在圖片上檢測出人臉的坐標(biāo)，利用這個坐標(biāo)，我們可以將人臉區(qū)域剪切保存，也可以在原圖上將人臉框出。
代碼實(shí)現(xiàn)：
重慶分公司
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# -*-coding:utf8-*-#
import os
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw
from datetime import datetime
"""
分類器 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
安裝模塊：pip install Pillow pip install opencv-python
博客：https://blog.52itstyle.vip/archives/3771/
"""
def detectFaces(image_name):
img = cv2.imread(image_name)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(os.getcwd()+"\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt.xml")
if img.ndim == 3:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
else:
gray = img # if語句：如果img維度為3，說明不是灰度圖，先轉(zhuǎn)化為灰度圖gray，如果不為3，也就是2，原圖就是灰度圖
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5) # 1.3和5是特征的最小、大檢測窗口，它改變檢測結(jié)果也會改變
result = []
for (x, y, width, height) in faces:
result.append((x, y, x + width, y + height))
return result
# 保存人臉圖
def saveFaces(image_name):
faces = detectFaces(image_name)
if faces:
# 將人臉保存在save_dir目錄下。
# Image模塊：Image.open獲取圖像句柄，crop剪切圖像(剪切的區(qū)域就是detectFaces返回的坐標(biāo))，save保存。
save_dir = image_name.split('.')[0] + "_faces"
os.mkdir(save_dir)
count = 0
for (x1, y1, x2, y2) in faces:
file_name = os.path.join(save_dir, str(count) + ".jpg")
Image.open(image_name).crop((x1, y1, x2, y2)).save(file_name)
count += 1
if __name__ == '__main__':
time1 = datetime.now()
result = detectFaces(os.getcwd()+"\\images\\gaoyuanyuan.jpg")
time2 = datetime.now()
print("耗時：" + str(time2 - time1))
if len(result) > 0:
print("有人存在??！---》人數(shù)為：" + str(len(result)))
else:
print('視頻圖像中無人?。?#39;)
drawFaces(os.getcwd()+"\\images\\", "hanxue.jpg")
saveFaces(os.getcwd()+\\images\\gaoyuanyuan.jpg)識別效果圖：
多人識別效果：
經(jīng)過測試，最終選用了 haarcascade_frontalface_alt.xml 做人臉識別，識別率最高。
人臉檢測分類器對比：
| 級聯(lián)分類器的類型 | XML文件名 |
|---|---|
| 人臉檢測器（默認(rèn)） | haarcascade_frontalface_default.xml |
| 人臉檢測器（快速的Haar） | haarcascade_frontalface_alt2.xml |
| 人臉檢測器（Tree） | haarcascade_frontalface_alt_tree.xml |
| 人臉檢測器（Haar_1） | haarcascade_frontalface_alt.xml |
以上是“Python如何實(shí)現(xiàn)圖片人臉檢測識別”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道！
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