FaceDetect

臉部偵測 use Python

Python OpenCV Tutorial

• Demo Video - Windows - 2017/4/27 update
• Demo Video - Windows

特色

• 圖片、影片 臉部偵測

建立環境

Python 3.5.2 + OpenCV 3.1.0 (建議用這個，更簡單) 請參考

如何安裝 OpenCV3 - 使用 Anaconda

Python 2.7.3 + OpenCV 2.4.12 請參考

可參考 如何在Windows安裝OpenCV Python設定

執行範例

Python 3.5.2 + OpenCV 3.1.0

python face_detect_python3.py

程式執行後，會自動跳出偵測臉部的圖片

透過 camera 偵測人臉

python face_detect_camera.py

圖片會輸出到 camera 資料夾裡，會存 10 張。

Python 2.7.3 + OpenCV 2.4.12

python face_detect_python2.py test1.jpg haarcascade_frontalface_alt.xml

輸出

目錄底下會多出一張名稱為 face_detection.jpg 的圖片

備註

更多的 haarcascade 可到 opencv 路徑裡 opencv\sources\data\haarcascades 取得，

路徑底下還有 haarcascade_eye.xml 偵測眼睛之類的，大家可以自行摸索。

最後，請注意，這是 臉部偵測 ，並不是 臉部辨識

其他

更多的資訊可參考原作者

Run the code like this:

python face_detect.py abba.png haarcascade_frontalface_default.xml

If you want to understand how the code works, the details are here:

https://realpython.com/blog/python/face-recognition-with-python/

後記

本篇文章所介紹的是 臉部偵測 ( Face Detection )，並不是 臉部辨識 ( Face Recognize)

如果要辦到 臉部辨識 ( Face Recognize)，OpenCV 其實也可以辦到，可以透過OpenCV官網提供的演算法來完成，

OpenCV 官方有提供三種 Face Recognition 演算法，分別為

EigenFaceRecognizer、FisherFaceRecognizer、 LBPHFaceRecognizer。

最後我選擇 LBPHFaceRecognizer，為什麼不選 EigenFaceRecognizer 或 FisherFaceRecognizer 呢?

因為 LBPHFaceRecognizer 有幾個優點：

• 訓練和比對的圖片大小可以不一致。
• 比較不會受到光線以及角度的影響 ( 辨識率 )。
• 可以直接更新訓練資料庫，不用全部重新訓練。

流程大致上是 收集人臉 --> 訓練 --> 得到一個 dataSet 然後透過這個 dataSet 下去辨識。

我認為使用 OpenCV 提供的 Face Recognition 演算法效果沒有非常好，

或許可以考慮用目前最紅的深度學習 ( Deep learning ) 處理精準度的問題，

之前有稍微接觸深度學習結合人臉辨識，可以參考 face-recognition-notes

執行環境

• Windows 10
• Python 3.5.2
• OpenCV 3.1.0

License

MIT license