基于OpenCV的人脸识别系统案例
- 人脸识别简介
- 代码实现
- 案例应用情况
下面将介绍如何使用Python和OpenCV库构建一个简单但强大的人脸识别系统。人脸识别是计算机视觉领域的一个重要应用,具有广泛的实际用途,从安全门禁到娱乐应用。
人脸识别简介
人脸识别是一项重要的图像处理任务,它涉及检测图像中的人脸并识别其特征。
OpenCV是一个流行的开源计算机视觉库,提供了强大的工具和函数,可用于构建人脸识别系统。在本案例中,我们将使用OpenCV来实现这一任务。
代码实现
import cv2
# 加载人脸识别分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
#读取帽子特效图片
imgCompose = cv2.imread("./img/maozi-1.png")
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头图像
ret, frame = cap.read()
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用人脸识别分类器检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 在检测到的人脸周围绘制矩形框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 在检测到的人脸头上绘制帽子特效
for faceRect in faces:
x, y, w, h = faceRect
sp = imgCompose.shape
imgComposeSizeH = int(sp[0]/sp[1]*w)
if imgComposeSizeH>(y-20):
imgComposeSizeH=(y-20)
imgComposeSize = cv2.resize(imgCompose,(w, imgComposeSizeH), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
top = (y-imgComposeSizeH-20)
if top<=0:
top=0
rows, cols, channels = imgComposeSize.shape
roi = frame[top:top+rows,x:x+cols]
# Now create a mask of logo and create its inverse mask also
img2gray = cv2.cvtColor(imgComposeSize, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
# Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv2.bitwise_and(imgComposeSize, imgComposeSize, mask=mask)
# Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
frame[top:top+rows, x:x+cols] = dst
# 显示结果图像
cv2.imshow('Face Detection', frame)
# 按下 'q' 键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上代码实现了一个实时人脸识别系统,它可以从摄像头读取图像,在检测到人脸时绘制矩形框并在人脸头上添加帽子特效。
效果预览
最后将一些实际的应用
案例应用情况
这个人脸识别系统可以用于各种实际应用场景,包括但不限于:
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安全门禁系统:识别已注册用户的脸部特征以允许进入安全区域。
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娱乐应用:在视频通话或社交媒体过滤中添加有趣的特效,增加娱乐性。
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用户身份验证:用于网站或应用程序的用户身份验证,提高安全性。
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出席记录:在教育机构或会议中记录出席情况。
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情感分析:分析人脸表情以推断情感状态,用于市场研究和情感识别。
相关资源文件请移步资源
链接: python人工智能-基于OpenCV的人脸识别系统.zip