OpenCV Python - 人臉檢測

OpenCV 使用基於**Haar**特徵的級聯分類器進行目標檢測。這是一種基於機器學習的演算法，其中級聯函式從大量正樣本和負樣本影像中訓練得到。然後用於檢測其他影像中的物體。該演算法使用了級聯分類器的概念。

用於人臉、眼睛等的預訓練分類器可以從 https://github.com下載。

對於以下示例，請從該 URL 下載並**複製 haarcascade_frontalface_default.xml** 和 **haarcascade_eye.xml**。然後，載入我們的輸入影像，以灰度模式用於人臉檢測。

CascadeClassifier 類的**DetectMultiScale()** 方法檢測輸入影像中的物體。它以矩形及其尺寸 (x,y,w,h) 的形式返回檢測到的人臉的位置。一旦我們獲得這些位置，我們就可以將其用於眼睛檢測，因為眼睛總是位於臉上！

示例

人臉檢測的完整程式碼如下所示：

import numpy as np
import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

img = cv2.imread('Dhoni-and-virat.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
   img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
   roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
   roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
   eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
   for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
      cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出

您將在輸入影像中看到圍繞人臉繪製的矩形，如下所示：