網頁設計 Python 哄騙 OpenCV抓取相片中的面部數據－桃園網頁設計

為了將圖片數據轉換為合適 AI訓練的花式，哄騙 OpenCV先對面部進行辨識，然後將臉部數據另存為同一的花式。

import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_eye.xml')
def detect(filename):
img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,
scaleFactor=1.2,
minNeighbors=3,)
for (x,y,w,h) in faces:
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,
scaleFactor=1.02,
minNeighbors=3,
minSize=(40,40),)
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
img = cv2.rectangle(img,(x+ex,y+ey),(x+ex+ew,y+ey+eh),(0,255,0),2)
cv2.imwrite('./tzuyu_face.jpg', img)
detect('tzuyu.jpg')

複製代碼

操縱 cv2.CascadeClassifier導入辨識工具，其中選擇了面部和眼睛的辨識工具。
讀取圖象數據後，轉為灰階，行使detectMultiScale做臉部和眼睛的辨識。
detectMultiScale中的數據參數別離是

圖片數據
ScaleFactor：每次搜索方塊削減的比例
minNeighbers：每一個目標至少檢測到幾次以上，才可被認定是真數據。
minSize：設定命據搜索的最小尺寸，如 minSize=(40,40)

操縱 cv2.rectangle把辨識到的面部或眼睛進行標注，參數依序是

圖片數據
兩個對角座標
線的顏色
線的粗細

第一個迴圈中先行使以辨識的臉部再進行眼睛的辨識。
個中 Haar級聯數據可以從這裡下載。裡面供給了各類辨識的對象。
別的也能夠使用 LBP級聯數據，可以從這裡下載。

先試看看子瑜女神，有沒有辦法被辨識。

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子瑜女神看來起來辨識滿成功的。
接著看看失敗的例子，用了同樣的參數辨識一下 Twice和興奮伙伴們？

看來挺失敗的，娜璉和此中兩位興奮伙伴完全沒有辨識出臉，眼睛的部分大多都沒有辨識成功。為了辨識成功，可能需要調整一下參數。至於若何避免 OpenCV混合眼睛和嘴，本人今朝沒有對策，求高手指點。不外還好整體照不是我要辨識的首要目標。
接著點竄 detect，把辨識出的臉，另存為供 AI訓練的圖象。

import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_eye.xml')
face_filename = 1
def detect(filename):
img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,
scaleFactor=1.2,
minNeighbors=3,)
for (x,y,w,h) in faces:
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,
scaleFactor=1.02,
minNeighbors=3,)
if len(eyes)>=2:
f = cv2.resize(gray[y:y+h, x:x+w], (200, 200))
global face_filename
name = './face/%d.png' % face_filename
cv2.imwrite(name, f)
face_filename += 1
else:
pass
print('Working with %s' % filename)