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無(wú)論你是最近開(kāi)始探索OpenCV還是已經(jīng)使用它很長(zhǎng)一段時(shí)間，在任何一種情況下，您都一定遇到過(guò)“人臉檢測(cè)”這個(gè)詞。隨著機(jī)器變得越來(lái)越智能，它們模仿人類(lèi)行為的能力似乎也在增加，而人臉檢測(cè)就是人工智能的進(jìn)步之一。

所以今天，我們將快速了解一下面部檢測(cè)是什么，為什么它很有用，以及如何僅用 15 行代碼就可以在您的系統(tǒng)上實(shí)際實(shí)現(xiàn)面部檢測(cè)！

讓我們從了解面部檢測(cè)開(kāi)始。

什么是人臉檢測(cè)？

人臉檢測(cè)是一種基于人工智能的計(jì)算機(jī)技術(shù)，能夠識(shí)別和定位數(shù)碼照片和視頻中人臉的存在。簡(jiǎn)而言之，機(jī)器檢測(cè)圖像或視頻中人臉的能力。

由于人工智能的重大進(jìn)步，現(xiàn)在可以檢測(cè)圖像或視頻中的人臉，無(wú)論光照條件、膚色、頭部姿勢(shì)和背景如何。

人臉檢測(cè)是幾個(gè)人臉相關(guān)應(yīng)用程序的起點(diǎn)，例如人臉識(shí)別或人臉驗(yàn)證。如今，大多數(shù)數(shù)碼設(shè)備中的攝像頭都利用人臉檢測(cè)技術(shù)來(lái)檢測(cè)人臉?biāo)诘奈恢貌⑾鄳?yīng)地調(diào)整焦距。

那么人臉檢測(cè)是如何工作的呢？
很高興你問(wèn)了！任何人臉檢測(cè)應(yīng)用程序的主干都是一種算法（機(jī)器遵循的簡(jiǎn)單分步指南），可幫助確定圖像是正圖像（有臉的圖像）還是負(fù)圖像（沒(méi)有人臉的圖像）。

為了準(zhǔn)確地做到這一點(diǎn)，算法在包含數(shù)十萬(wàn)張人臉圖像和非人臉圖像的海量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練。這種經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以檢測(cè)圖像中是否有人臉，如果檢測(cè)到人臉，還會(huì)放置一個(gè)邊界框。

使用 OpenCV 進(jìn)行人臉檢測(cè)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能中最令人興奮和最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一，有幾個(gè)軟件包可用于解決與計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)的問(wèn)題。OpenCV 是迄今為止最流行的用于解決基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的問(wèn)題的開(kāi)源庫(kù)。

OpenCV 庫(kù)的下載量超過(guò)1800 萬(wàn)次，活躍的用戶社區(qū)擁有 47000 名成員。它擁有 2500 種優(yōu)化算法，包括一整套經(jīng)典和最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使其成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的庫(kù)之一。

圖像中的人臉檢測(cè)是一個(gè)簡(jiǎn)單的 3 步過(guò)程：

第一步：安裝并導(dǎo)入open-cv模塊：

pip install opencv-python

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt # 用于繪制圖像

第 2 步：將 XML 文件加載到系統(tǒng)中

下載 Haar-cascade Classifier XML 文件并將其加載到系統(tǒng)中：

Haar-cascade Classifier 是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，我們用大量圖像訓(xùn)練級(jí)聯(lián)函數(shù)。根據(jù)不同的目標(biāo)對(duì)象有不同類(lèi)型的級(jí)聯(lián)分類(lèi)器，這里我們將使用考慮人臉的分類(lèi)器將其識(shí)別為目標(biāo)對(duì)象。

您可以點(diǎn)擊此處找到用于人臉檢測(cè)的經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的分類(lèi)器 XML 文件

# 加載級(jí)聯(lián)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

第 3 步：檢測(cè)人臉并在其周?chē)L制邊界框

使用Haar-cascade 分類(lèi)器中的detectMultiScale()函數(shù)檢測(cè)人臉并在其周?chē)L制邊界框：

# 讀取輸入圖像
img = cv2.imread('test.png')

# 檢測(cè)人臉
faces = face_cascade.detectMultiScale(image = img, scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 5)

# 在人臉周?chē)L制邊界框
for (x, y, w, h) in faces:
      cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 顯示圖像中檢測(cè)到的人臉數(shù)量
print(len(faces),"faces detected!")

# 繪制檢測(cè)到人臉的圖像
finalimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.imshow(finalimg) 
plt.axis("off")
plt.show()

detectMultiScale() 參數(shù)：

• image： CV_8U 類(lèi)型的矩陣，其中包含檢測(cè)到對(duì)象的圖像。
• scaleFactor：指定在每個(gè)圖像比例下圖像尺寸減小多少的參數(shù)。
• minNeighbors：參數(shù)指定每個(gè)候選矩形應(yīng)該保留多少鄰居。

可能需要調(diào)整一下這些值來(lái)獲取最佳結(jié)果。

就像這樣，你可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)最獨(dú)特的應(yīng)用程序之一?？梢栽谙旅娴腉itHub找到整個(gè)人臉檢測(cè)實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)代碼模板。

https://github.com/wanghao221/Face-Detection

注意：本教程僅適用于圖像文件中的人臉檢測(cè)，而不適用于實(shí)時(shí)攝像機(jī)源或視頻。

是不是感覺(jué)很棒？你剛剛學(xué)習(xí)了如何實(shí)現(xiàn)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)最有趣的應(yīng)用之一。希望你喜歡我的博客。謝謝閱讀！

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