基于opencv的猫脸识别模型-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于opencv的猫脸识别模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

opencv介绍

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。

读取图片

opoencv提供相应的函数方便我们读取相关图片，打开并展示他

#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#显示图片
cv.imshow('read_img',img)
#等待
cv.waitKey(0)
#释放内存
cv.destroyAllWindows()

灰度转换

首先我们介绍一下灰度图像，看看他的定义：

在电子计算机领域中，灰度（Gray scale）数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以是任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。

通俗的讲灰度图像就是把每个像素只有一个颜色的图像，一般来讲都是黑白；那么我们为什么需要将普通图像转化为灰度图像呢？

因为彩色图像中的每个像素颜色由R、G、B三个分量来决定，而每个分量的取值范围都在0-255之间，这样对计算机来说，彩色图像的一个像素点就会有256256256=16777216种颜色的变化范围；而灰度图像是R、G、B分量相同的一种特殊彩色图像，对计算机来说，一个像素点的变化范围只有0-255这256种。彩色图片的信息含量过大，而进行图片识别时，其实只需要使用灰度图像里的信息就足够了，所以图像灰度化的目的就是为了提高运算速度。
当然，有时图片进行了灰度处理后还是很大，也有可能会采用二值化图像（即像素值只能为0或1）。

我们可以通过调用opencv的函数库来实现灰度的转化

#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#灰度转换
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#显示灰度图片
cv.imshow('gray',gray_img)
#保存灰度图片
cv.imwrite('gray_face1.jpg',gray_img)
#显示图片
cv.imshow('read_img',img)
#等待
cv.waitKey(0)
#释放内存
cv.destroyAllWindows()

修改尺寸

除了灰度转化的函数，opencv还为我们提供了图像修改相关的函数，这里简单介绍下

#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#修改尺寸
resize_img = cv.resize(img,dsize=(200,200))
#显示原图
cv.imshow('img',img)
#显示修改后的
cv.imshow('resize_img',resize_img)
#打印原图尺寸大小
print('未修改：',img.shape)
#打印修改后的大小
print('修改后：',resize_img.shape)
#等待
while True:
    if ord('q') == cv.waitKey(0):
        break
#释放内存
cv.destroyAllWindows()

绘制矩形

在识别到我们想识别的物体后，需要用矩形将他绘制出来，我们这里提供一下相关的函数接口

#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#坐标
x,y,w,h = 100,100,100,100
#绘制矩形
cv.rectangle(img,(x,y,x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=1)
#绘制圆形
cv.circle(img,center=(x+w,y+h),radius=100,color=(255,0,0),thickness=5)
#显示
cv.imshow('re_img',img)
while True:
    if ord('q') == cv.waitKey(0):
        break
#释放内存
cv.destroyAllWindows()

猫脸检测

我们这里用到opencv自带的文件来构建我们的检测模型，从而从图像上迅速识别到猫脸，以下代码是用的人脸识别的文件，如果要做测试可以把 haarcascade_frontalface_alt2.xml 换成猫脸相关的xml文件

#导入cv模块
import cv2 as cv
#检测函数
def face_detect_demo():
    gary = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    face_detect = cv.CascadeClassifier(r'C:\Users\33718\Desktop\face\opencv\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xml')
    face = face_detect.detectMultiScale(gary,1.01,5,0,(100,100),(300,300))
    for x,y,w,h in face:
        cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2)
    cv.imshow('result',img)

#读取图像
img = cv.imread(r'C:\Users\33718\Desktop\face\opencv\data\jm\1.lena.jpg')
#检测函数
face_detect_demo()
#等待
while True:
    if ord('q') == cv.waitKey(0):
        break
#释放内存
cv.destroyAllWindows()

训练数据

我们事先准备数据，并且按照如下格式命名：
基于opencv的猫脸识别模型,人工智能,opencv,人工智能,计算机视觉
然后我们运行以下代码，就能获得一个训练好的yml文件

import os
import cv2
import sys
from PIL import Image
import numpy as np

def getImageAndLabels(path):
    facesSamples=[]
    ids=[]
    imagePaths=[os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    #检测猫脸
    face_detector =  cv2.CascadeClassifier('C:/Users/33718/Desktop/face/catface/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml')
    #打印数组imagePaths
    print('数据排列：',imagePaths)
    #遍历列表中的图片
    for imagePath in imagePaths:
        #打开图片,黑白化
        PIL_img=Image.open(imagePath).convert('L')
        #将图像转换为数组，以黑白深浅
       # PIL_img = cv2.resize(PIL_img, dsize=(400, 400))
        img_numpy=np.array(PIL_img,'uint8')
        #获取图片人脸特征
        faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy)
        #获取每张图片的id和姓名
        id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0])
        #预防无面容照片
        for x,y,w,h in faces:
            ids.append(id)
            facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])
        #打印脸部特征和id
        #print('fs:', facesSamples)
        print('id:', id)
        # print('fs:', facesSamples[id])
    print('fs:', facesSamples)
    #print('脸部例子：',facesSamples[0])
    #print('身份信息：',ids[0])
    return facesSamples,ids

if __name__ == '__main__':
    #图片路径
    path='./data/photos/'
    #获取图像数组和id标签数组和姓名
    faces,ids=getImageAndLabels(path)
    #获取训练对象
    recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
    #recognizer.train(faces,names)#np.array(ids)
    recognizer.train(faces,np.array(ids))
    #保存文件
    recognizer.write('trainer/trainerCat.yml')
    #save_to_file('names.txt',names)

猫脸检测

最后我们就可以检测猫猫的图像了，以下是效果图：
基于opencv的猫脸识别模型,人工智能,opencv,人工智能,计算机视觉

import cv2
import numpy as np
import os
# coding=utf-8
import urllib
import urllib.request
import hashlib

#加载训练数据集文件
recogizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recogizer.read('trainer/trainerCat.yml')
names=[]
warningtime = 0

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20):
    if (isinstance(img, np.ndarray)):  # 判断是否OpenCV图片类型
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    # 创建一个可以在给定图像上绘图的对象
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    # 字体的格式
    fontStyle = ImageFont.truetype(
        "STSONG.TTF", textSize, encoding="utf-8")
    # 绘制文本
    draw.text((left, top), text, textColor, font=fontStyle)
    # 转换回OpenCV格式
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

#准备识别的图片
def face_detect_demo(img):
    gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度
    # 这里要写绝对路径
    face_detector=cv2.CascadeClassifier('C:/Users/33718/Desktop/face/catface/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml')
    # face=face_detector.detectMultiScale(gray,1.1,5,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(100,100),(300,300))
    face=face_detector.detectMultiScale(gray,1.1,5,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,)
    #face=face_detector.detectMultiScale(gray)
    for x,y,w,h in face:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2)
        cv2.circle(img,center=(x+w//2,y+h//2),radius=w//2,color=(0,255,0),thickness=1)
        # 人脸识别
        ids, confidence = recogizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])
        #print('标签id:',ids,'置信评分：', confidence)
        if confidence < 60:
            global warningtime
            warningtime += 1
            if warningtime > 100:
               # warning()
               warningtime = 0
            cv2.putText(img, 'unkonw', (x + 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 1)
        else:
            img = cv2ImgAddText(img, str(names[ids-1]), x + 10, y - 10, (255, 0, 0), 30)
            # cv2.putText(img,str(names[ids-1]), (x + 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 1)
    cv2.imshow('result',img)
    #print('bug:',ids)

def name():
    path = './data/photos/'
    #names = []
    imagePaths=[os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    for imagePath in imagePaths:
       name = str(os.path.split(imagePath)[1].split('.',2)[1])
       names.append(name)


name()

# 摄像头检测
# cap=cv2.VideoCapture(0)
# cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')
# while True:
#     flag,frame=cap.read()
#     if not flag:
#         break
#     face_detect_demo(frame)
#     if ord(' ') == cv2.waitKey(10):
#         break


frame = cv2.imread('1.jpg')
while True:
    # 调用人脸检测函数
    face_detect_demo(frame)

    # 等待按键或者一段时间后继续下一次循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break