树莓派开发系列（八） 人脸识别初探

我是个逗比男

随着人工智能技术的飞速发展，在我们生活中越来越多地融入了这项技术所带来的成果，其中最为耳熟能详的就是人脸识别技术了。包括各种App的实名认证，企业的门禁系统，小区的摄像头，无时不刻地在捕捉我们的脸庞。这项技术到底有多神秘呢，是不是我们自己就可以动动双手来尝试一下呢，答案是肯定的，而且就靠我们的树莓派就可以做到，高科技其实离我们咫尺之遥，并不神秘。

人脸识别技术

下面就来说说我们的小派如何来做到人脸识别，首先有些前提条件要准备好，第一步要准备好树莓派专用的摄像头，这是小派的眼睛，必须得有。第二步就是要安装一个叫OpenCV的软件，它是大脑，是人脸识别的核心软件。关于以上两步的详细介绍，在我的前文《树莓派开发系列（四） 小派，看看这个世界吧》中有详细的说明，有兴趣的朋友可以关注我并翻阅下前文，本篇就不再赘述了。

树莓派及摄像头

接下来我们就拿起我们的python武器，编写一段代码来实现人脸识别。代码如下：
'''Haar Cascade Face detection with OpenCV    Based on tutorial by pythonprogramming.net    Visit original post: https://pythonprogramming.net/haar-cascade-face-eye-detection-python-opencv-tutorial/Adapted by Marcelo Rovai - MJRoBot.org @ 7Feb2018'''import numpy as npimport cv2# 导入opencv内部已经训练好的人脸模型faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 打开摄像头，并设置窗口大小cap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3, 640)  # set Widthcap.set(4, 480)  # set Height# 进行人脸识别while True:    ret, img = cap.read()  # 读取摄像头采集到的图片    # img = cv2.flip(img, -1)   #将摄像头180旋转，摄像头倒放的时候需要    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 将读取的图片转换为灰度图    faces = faceCascade.detectMultiScale(        gray,        scaleFactor=1.2,        minNeighbors=5        ,        minSize=(20, 20)    )  # 采用Haar+Cascade分类器进行脸部识别    for (x, y, w, h) in faces:  # 将识别到的人脸用蓝色框框出来，x：横坐标；y纵坐标；w：宽度；h：高度（即（x，y）：表示画蓝色框的起点；w，h表示蓝色框的长和宽）        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]        roi_color = img[y:y + h, x:x + w]    cv2.imshow('video', img)  # 显示到屏幕上    k = cv2.waitKey(30) & 0xff    if k == 27:  # 按'ESC'退出摄像头        breakcap.release()  # 释放摄像头cv2.destroyAllWindows()  # 关闭窗口在这段代码中，有个关键点就是haarcascade_frontalface_default.xml这个文件，这个文件是OpenCV已经训练好的人脸模型的参数，有了这个模型参数，OpenCV就可以从图像中去区分出人脸。文件可以从这个链接中下载：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades。
好了，运行一下试试效果吧，还不错，速度还挺快的！是不是很简单呢：），其实目前的话，我们只是做到了识别出通用的人脸，更进一步，我们应该能识别出特定的人脸，这个就要自来来训练人脸模型了，有兴趣的朋友可以查阅些资料来尝试下。也希望大家互相来交流，挖掘出更多树莓派的有趣应用。

树莓派人脸识别

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