使用python-cv2实现Harr+Adaboost人脸识别的示例

脚本专栏 2024/12/24 佚名

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Haar特征

哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。

haar特征模板有以下几种：

以第一个haar特征模板为例

计算方式

1.特征 = 白色 - 黑色(用白色区域的像素之和减去黑色区域的象征之和)

2.特征 = 整个区域 * 权重 + 黑色 * 权重

使用haar模板处理图像

从图像的起点开始，利用haar模板从左往右遍历，从上往下遍历，并设置步长，同时考虑图像大小和模板大小的信息

假如我们现在有一个 1080 * 720 大小的图像，10*10 的haar模板,并且步长为2，那么我我们所需要的的计算量为: (1080 / 2 * 720 / 2) * 100 * 模板数量 * 缩放约等于50-100亿，计算量太大。

积分图

使用积分图可大量减少运算时间，实际上就是运用了前缀和的原理

Adaboost分类器

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。

算法流程

该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。整个过程如下所示：

1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器；
2. 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器；
3. 将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器；
4. 最终经过提升的强分类器。即某个数据被分为哪一类要由各分类器权值决定。

我们需要从官网下载俩个Adaboost分类器文件,分别是人脸和眼睛的分类器:
下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

代码实现

实现人脸识别的基本步骤：

1.加载文件和图片
2.进行灰度处理
3.得到haar特征
4.检测人脸
5.进行标记

我们使用cv2.CascadeClassifier()来加载我们下载好的分类器。

然后我们使用detectMultiScale()方法来得到识别结果

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1.加载文件和图片 2.进行灰度处理 3.得到haar特征 4.检测人脸 5.标记

face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
img = cv2.imread('img.png')
cv2.imshow('img', img)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 1.灰色图像 2.缩放系数 3.目标大小
faces = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
print('face = ',len(faces))
print(faces)
#绘制人脸，为人脸画方框
for (x,y,w,h) in faces:
  cv2.rectangle(img, (x,y), (x + w, y + h), (255,0,0), 2)
  roi_face = gray[y:y+h,x:x+w]
  roi_color = img[y:y+h,x:x+w]
  eyes = eye_xml.detectMultiScale(roi_face)
  print('eyes = ',len(eyes))
  for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
    cv2.rectangle(roi_color, (ex,ey),(ex + ew, ey + eh), (0,255,0), 2)
cv2.imshow('dat', img)
cv2.waitKey(0)

face = 1
[[133 82 94 94]]
eyes = 2

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昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

2024年12月24日

使用python-cv2实现Harr+Adaboost人脸识别的示例

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