Python中怎么实现一个面部识别功能
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使用Haar人脸特征分类器
用以下图像为例：
来看看识别这张图片中的人脸代码：
import cv2 group_of_people_image = cv2.imread('images/image7.jpg') frontal_face_classifier = cv2.CascadeClassifier('classifier/haarcascade_frontalface_default.xml') image_in_gray_scale = cv2.cvtColor(group_of_people_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = frontal_face_classifier.detectMultiScale(image=image_in_gray_scale,scaleFactor=1.3, minNeighbors=6) for (x_axis, y_axis, weight,height) in faces: cv2.rectangle(group_of_people_image,(x_axis, y_axis), (x_axis + weight, y_axis + height), (255, 0, 0), 2)该算法将图像转换为灰度图像，如前所述，这是分类器操作的一个基本步骤，然后我们使用dectedMultiScale函数搜索图像中的人脸，并通过绘制矩形来显示图像的位置，当定位人脸时结果如下：
我们能够准确地分析两张出现的脸(采用矩形的方式将人脸框起来)，有两个人完全正面地露出他们的脸，人脸完全显现，所以我们可以清楚地看到他的脸;另一个人只露出了面部的一部分，所以我们没有得到准确的信息来确认这是一张完整的人脸。
面部特征检测
Dlib是一个拥有一些分类器的库，可以帮助我们检测人脸的某些部分，例如：眼睛、眉毛、鼻子和洋娃娃的区域。以下图为例：
现在，使用算法来识别图像中的面部特征点：
import cv2 import dlib import numpy as np initial_image = cv2.imread('images/image9.jpg') initial_image_in_rgb = cv2.cvtColor(initial_image,cv2.COLOR_BGR2RGB) reference_image = initial_image_in_rgb.copy() classifier_path = dlib.shape_predictor('classifier/shape_predictor_68_face_landmarks.dat') frontal_face_detector = dlib.get_frontal_face_detector() rectangles =frontal_face_detector(initial_image,1) for k, d inenumerate(rectangles): cv2.rectangle(reference_image,(d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (255, 255, 0), 2) landmarks = [] for rectangle in rectangles: landmarks.append(np.matrix([[p.x, p.y] for p inclassifier_path(reference_image,rectangle).parts()])) for landmark in landmarks: for index, point inenumerate(landmark): point_center = (point[0, 0], point[0, 1]) cv2.circle(reference_image,point_center, 3, (255, 255, 0), -1) cv2.putText(reference_image,str(index), point_center, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 3, (255, 255, 255), 2)我们使用的是人脸68个特征分类器，它试图更精确地理解点面，这给了我们更多的选择去分析结果，其缺点是速度有点慢。所以必须划定一个矩形来确定我们的脸可能在哪里，特征是我们可以识别的人脸特征，包括脸、嘴、眼睛、眉毛。
一旦用矩形的方式框出了脸，就可以使用功能部件将这些特征返回，最后将得到一些可视化的东西去生成一个带有面部点的图像。结果是：
这些点对于帮助识别表情很重要，例如我们可以识别出这个男孩睁着眼睛，闭着嘴巴。把这看作是一种情绪的表现，可以说这个男孩很焦虑。当一个人微笑时，它可以帮助理解这种情绪可能表达的是幸福。
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