基于 Python 的人臉檢測 ：人臉識別的前提
人臉檢測是一種識別數字圖像中人類面孔的技術。人臉檢測是一項相對成熟的技術，還記得在您的數碼相機的舊日子里，當您通過取景器看時？您會看到圍繞在取景器中的人們臉部的矩形框。在進行人臉識別之前，您需要學習的技術就是人臉檢測，也就是試圖給臉部賦予一個名字。
對于人臉檢測，其中最著名的算法之一是被稱為Viola-Jones人臉檢測技術，通常稱為Haar級聯。Haar級聯在深度學習流行之前就被發明了，是最常用于檢測人臉的技術之一。
人臉檢測/識別的道德考慮
盡管檢測和識別人臉的能力確實很酷，但它肯定涉及很多道德問題。在將面部識別應用到項目中之前，您需要注意一些關切事項。這些關切事項包括隱私（人臉檢測可用于在未經同意的情況下追蹤人們的活動）、偏見（人臉檢測可能對不同種族、性別或年齡的個體存在偏見）以及濫用（捕捉到的面部可能被用于其他非法用途或惡意目的）。因此，盡管本文側重于人臉檢測的技術能力，但在將其應用到工作中之前，您應該仔細考慮道德和倫理問題。
以下是一些低風險項目，可以在其中實施人臉檢測/識別：
- 考勤跟蹤 —— 您可以在學校或工作場所使用人臉識別進行考勤。
- 個性化 —— 使用人臉識別來個性化服務。一個很好的例子是在娛樂服務中，根據用戶的觀看歷史推薦特定的電視節目。
- 安全 —— 使用人臉識別來解鎖非關鍵系統，如智能手機和計算機。
然而，在某些應用中使用人臉識別具有嚴重的道德影響。以下是一些例子：
- 執法 —— 盡管人臉識別對執法可能有用，但人們對其不準確性和偏見存在一些嚴重的擔憂。
- 監視 —— 人臉識別技術已經在一些國家用于監視和追蹤其公民，特別是持不同政見者。一些公司還使用人臉識別來監視員工的生產力，這直接侵犯了他們的隱私。
如何做Haar級聯
Haar級聯分類器用于檢測其經過訓練的對象。以下是Haar面部分類器的工作原理的高級概述：
- 首先，使用一組正圖像（包含面部的圖像）和一組負圖像（不包含面部的圖像）對分類器進行訓練。
- 然后從圖像中提取特征。以下圖顯示了從包含面部圖像中提取的一些特征。
- 為了從圖像中檢測人臉，您需要尋找通常在人臉上找到的各種特征的存在（見下圖），例如眉毛，其中眉毛上方的區域比下方的區域亮。
- 當一幅圖像包含所有這些特征的組合時，它被認為包含一個人臉。
幸運的是，不需要知道Haar級聯是如何工作的，OpenCV可以直接使用預訓練的Haar級聯進行人臉檢測，以及用于識別其他對象的其他Haar級聯。預定義的Haar級聯列表可在GitHub上找到，鏈接為：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades。
開源計算機視覺（OpenCV）是由英特爾最初開發的開源計算機視覺和機器學習軟件庫。它旨在為計算機視覺應用程序提供共同的基礎架構，并加速機器感知在商業產品中的使用。OpenCV附帶了幾個預訓練的Haar級聯，可以檢測眼睛、臉部、俄羅斯車牌、微笑等。對于人臉檢測，您將需要`haarcascade_frontalface_default.xml`文件，可以從上文的GitHub鏈接中下載。
安裝OpenCV
讓我們嘗試使用OpenCV進行人臉檢測。首先，您需要使用以下命令進行安裝：
!pip install opencv-python對于本文示例，您需要創建一個名為`face_detection.py`的文件。首先，通過以下語句導入OpenCV庫：
import cv2從Webcam讀取
接下來要做的是連接到您的網絡攝像頭并在屏幕上顯示圖像：
import cv2
# default webcam
stream = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
# Capture frame-by-frame
(grabbed, frame) = stream.read()
# Show the frame
cv2.imshow("Image", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"): # Press q to break out of the loop
break
# Cleanup
stream.release()
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.waitKey(1)為引用您的網絡攝像頭，請使用`VideoCapture`類并傳遞一個數字，表示您的攝像頭實例（0表示第一個攝像頭，1表示第二個攝像頭，依此類推）。
stream = cv2.VideoCapture(0)為了持續捕獲來自網絡攝像頭的輸入，使用一個無限循環（`while(True)`）讀取每一幀然后顯示它：
# Capture frame-by-frame
(grabbed, frame) = stream.read()
# Show the frame
cv2.imshow("Image", frame)為了使程序能夠優雅地退出，等待用戶在鍵盤上按鍵。當按下"q"鍵時，循環終止：
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"): # Press q to break out of the loop
break然后進行清理工作：
# Cleanup
stream.release()
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.waitKey(1)要運行程序，請轉到終端并鍵入：
$ python face_detection.py現在您應該看到您的臉：
檢測到臉部
現在來玩個有趣的部分 —— 檢測臉部。首先，創建`CascadeClassifier`類的一個實例，并將`haarcascade_frontalface_default.xml`文件傳遞給它：
import cv2
# for face detection
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')您需要復制`haarcascade_frontalface_default.xml`文件并將其放在與`face_detection.py`文件相同的文件夾中。您可以從https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades下載XML文件。現在，您可以使用`detectMultiScale()`函數來檢測臉部：
while(True):
# Capture frame-by-frame
(grabbed, frame) = stream.read()
#===============DETECTING FACES============
# Convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Try to detect faces in the webcam
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,
scaleFactor=1.3,
minNeighbors=5)
# for each faces found
for (x, y, w, h) in faces:
# Draw a rectangle around the face
color = (0, 255, 255) # in BGR
stroke = 5
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h),
color, stroke)
#===============DETECTING FACE=============
# Show the frame
cv2.imshow("Image", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"): # Press q to break out of the loop
break請注意`detectMultiScale()`函數中的以下參數：
- scaleFactor` 參數允許您將捕獲圖像重新縮放到新的尺寸，以便算法能夠檢測到人臉。
- minNeighbors` 參數指定每個候選矩形應具有多少鄰居才能保留它。此參數影響檢測到的人臉的質量。較高的值導致更少的檢測，但質量更高。通常，4到6是一個不錯的數字。
您可以變化這兩個參數的值以確保正確檢測到人臉。
當檢測到臉部時，您希望在它們周圍畫出矩形：
# for each faces found
for (x, y, w, h) in faces:
# Draw a rectangle around the face
color = (0, 255, 255) # in BGR
stroke = 5
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h),
color, stroke)當您重新運行`face_detection.py`文件時，現在應該能夠檢測到臉部了。
`face_detection.py`文件的完整內容如下：
import cv2
# for face detection
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# default webcam
stream = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
# Capture frame-by-frame
(grabbed, frame) = stream.read()
# Convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Try to detect faces in the webcam
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
# for each faces found
for (x, y, w, h) in faces:
# Draw a rectangle around the face
color = (0, 255, 255) # in BGR
stroke = 5
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h),
color, stroke)
# Show the frame
cv2.imshow("Image", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"): # Press q to break out of the loop
break
# Cleanup
stream.release()
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.waitKey(1)總結
希望這篇簡短的文章為您提供了一種使用Python和您的網絡攝像頭檢測臉部的簡單方法。確保下載`haarcascade_frontalface_default.xml`文件并將其放入與您的Python文件相同的文件夾中。
