实现人脸识别性别之路---opencv

Posted 2020-12-30 myuniverse

import cv2
from make_imge import get_file_name
from train_ph import Model
import os

IMAGE_SIZE = 128
if __name__=="__main__":
    name = get_file_name("E:\gender_image")
    model = Model()
    model.load()
    facecas = cv2.CascadeClassifier("C:\myword\haarcascade_frontalface_default.xml")
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while cap.isOpened():
        ret,frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        faces = facecas.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=3,minSize=(32,32))
        if len(faces)>0:
            for face in faces:
                x,y,w,h = face
                cv2.rectangle(frame,(x-10,y-10),(x+w-10,y+h-10),(0,0,255),2)
　　　　　　　　　　img =frame[x-10:x+w-10,y-10:y+h-10]

                cv2.imwrite("E:\photo\"+str(i)+".jpg",img)

        cv2.imshow("face_photo",frame)
        k = cv2.waitKey(10)
        if k == ord("q"):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()



思路整理：

写一个截取图片的代码为：

1、创建一个识别人脸的对象

2、创建一个摄像头的对象

3、使用while语句，表示可以读取很多张图片

4、判断摄像头是否初始化正确，利用read函数返回的ret布尔值进行判断

5、这里将图片变为灰度值

6、判断正确，通过detectMuitleScale函数把人脸的信息取下来。使用的是灰度值的图片

7、判断是否截取到图片

8、截取到图片，就将图片的位置信息读取出来。图片是数字信息，每个图片信息都放在列表中

9、可以在人脸的地方画一个矩形，根据知道矩形的对角点就可以画图像。（这里的图象是原图，没有进行灰度值转化的）

10、因为我想要将人脸的这一部分图像截取下来，因此这里我通过人脸坐标截取人脸

11、然后我将每一帧的图片显示出来

12、如果我不想再显示图像的时候，我可以按q结束

13、结束之后，我们就将摄像头对象释放然后销毁所有的窗口

 

其中每个参数代表的含义：

 

cv2.CascadeClassifier看参数、用法

 

Cv2级联分类器：用于检测数字图像的特征

 

参数：用一个xm文件说明要检测图像特征的某一个部分，用xml文件的地址为参数。检测人脸比较好的参数有：haarcascade_frontalface_alt.xml

 

 

 

 cv2.VideoCapture看参数、用法、表示的意义、返回值

 

视频捕获器：是opencv的一个类、利用摄像头捕获图像

 

参数：可以是：相机的索引值（0：表示打开本地摄像机、1：标售打开别的摄像机）；也可以是视频文件的地址

 

用法：调用摄像头的时候

 

返回值：布尔值

 

注意Cap是cv2.VideoCapture返回的类

 

Cap.isOpen():表示是否已经初始化摄像头

 

 

 

Cap.read()：用法、意义、返回值

 

返回值：返回两个值：1、ret（布尔值，用来表示读取帧是否成功）2、frame一个三维矩阵（图像的数字信息）

 

用法：ret可以用来判断图片是否读取成功，frame每一帧图片的矩阵

 

 

 

Face_casade.detectMultilScal()：参数的意义、用法、返回值

 

detectMultilScal为人脸识别器：单单识别人脸

 

参数：gray，也就是说图片是灰度的，这样比较快速

 

     scaleFacetor:默认值为1.1

 

     minNeighbors:默认值为3.表示联集最小为3，至少有3次重叠检测，我们才认为人脸确实存

 

Minsize：最小区域

 

返回值：得到以人脸特征的数字矩阵的列表

 

 

 

能打开摄像头的函数为：cv2.imshow():参数、意义、用法

 

1、图像宽的名字和每一帧的名字（注意单独的他是不能把摄像头调用出来的，因为它显示的是每一帧的图片，只是因为读取一帧的速度很快而已，速度给了我们错觉）

 

 

 

 

 

Cv2.waitkey(delay)函数：参数、作用

 

作用：不断刷新图像，频率时间为delay，单位为ms

 

参数：当参数为整数并且大于零是，表示停留多长时间.但参数为0是，表示只显示一帧