首先,如果标题很长,我很抱歉。我正在使用 python 进行人脸检测。我正在尝试编写一个脚本,当在两个目录/文件夹之间检测到相同的图片或几乎相同的图片/面孔时,它将通知用户。
以下是我到目前为止编写的脚本。
import cv2
import glob, requests
def detect1():
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
for img in glob.glob('/Users/Ling/Pythonfiles/Faces/*.jpg'):
cv_img = cv2.imread(img)
gray = cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces1 = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces1:
cv2.rectangle(cv_img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
def detect2():
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
for image in glob.glob('/Users/Ling/Pythonfiles/testfolder/*.jpg'):
cv_image = cv2.imread(image)
gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces2 = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces2:
cv2.rectangle(cv_image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
def notify():
if detect2 == detect1:
key = "<yourkey>"
sandbox = "<yoursandbox>.mailgun.org"
recipient = "<recipient's email>"
request_url = 'https://api.mailgun.net/v2/{0}/messages'.format(sandbox)
request = requests.post(request_url, auth=('api', key),
data={
'from': '<sender's email',
'to': recipient,
'subject': 'face detect',
'text': 'common face detected'
})
print 'Status: {0}'.format(request.status_code)
print 'Body: {0}'.format(request.text)
没有错误,但也没有通知。我有一个包含 10 张随机面孔图片的文件夹,我从 Google Image 下载了它(仅用于学习目的),另一个文件夹包含 2 张人脸图片,他们的脸与上一个文件夹中的某些图片相同。同一张脸的照片在不同的角度。
我引用 https://pythonprogramming.net/haar-cascade-face-eye-detection-python-opencv-tutorial/ 中的教程编写了脚本
如果程序从两个文件夹中检测到同一张脸,则添加一些行以发送通知。
我的问题是如果检测到相同的面孔,我如何准确地通知用户。我相信这段代码是不完整的,希望有人能给我建议添加/编辑什么或者我不应该在这个脚本中写什么。
先感谢您。
最佳答案
我不知道我是否正确理解你,但我认为你寻找人脸识别不仅仅是人脸检测。
Haar 基于特征的级联分类器非常笼统地学习了“一张脸应该是什么样子”。它检测给定输入图像中学习对象/形状的位置并返回边界框。
因此,如果您想知道检测到的人脸是否与已知人脸匹配,则需要训练识别器。 OpenCV 有 3 个内置的人脸识别器:EigenFaceRecognizer
, FisherfaceRecognizer
, LBPHFaceRecognizer
(局部二进制模式直方图人脸识别器)。
将它们与例如recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer()
您需要为您的用户提供训练集。也许您的培训文件夹可能如下所示:
1_001.jpg, 1_002.jpg, 1_003.jpg, 2_001.jpg 2_002.jpg, ..., n_xyz.jpg
其中 n 是标签(用户 id -> 每个用户唯一), xyz 可能是描述或序列号。
更新:
我用了Faces94 benchmark dataset供测试用。因此我将它们打包到文件夹 trainingSamples
中。并将其中两个(同一个人但不同面孔)放入文件夹testFaces
相对于我的 python 脚本。
要重命名与上述模式匹配的文件夹中的所有图像,我使用了 bash 命令 rename
例如。 asamma.[1-20].jpg 到 001_[1-20].jpgrename 's/^asamma./001_/' *
import cv2
import numpy as np
import os
class FaceRecognizer:
def __init__(self):
self.cascadeClassifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
self.faceRecognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()
if os.path.isfile('faceRecognizer.xml'):
self.faceRecognizer.load('faceRecognizer.xml')
else:
images = []
labels = []
for file in os.listdir('trainingSamples/'):
image = cv2.imread('trainingSamples/'+file, 0)
images.append(image)
labels.append(int(file.split('_')[0]))
## if you don't have pre-cropped profile pictures you need to detect the face first
# faces = self.cascadeClassifier.detectMultiScale(image)
# for (x, y, w, h) in faces
# images.append(image[y:y+h, x:x+w])
# labels.append(int(file.split('_')[0]))
self.faceRecognizer.train(images, np.array(labels))
self.faceRecognizer.save('faceRecognizer.xml')
def predict(self, image, filename):
user, confidence = self.faceRecognizer.predict(image)
if confidence < 100.0:
print('found user with id {} in picture {} with a confidence of {}'.format(user, filename, confidence))
## if you don't have pre-cropped profile pictures you need to detect the face first
# faces = self.cascadeClassifier.detectMultiScale(image)
# for (x, y, w, h) in faces
# user, confidence = self.faceRecognizer.predict(image[y:y+h, x:x+w])
# # confidence of 0.0 means perfect recognition (same images)
# if confidence < 100.0:
# print('found user with id {} in picture {} with a confidence of {}'.format(user, filename, confidence))
faceRecognizer = FaceRecognizer()
for file in os.listdir('testFaces/'):
image = cv2.imread('testFaces/'+file, 0)
faceRecognizer.predict(image, file)
代码产生输出:
found user with id 4 in picture 004_20.jpg with a confidence of 27.836526552656732
found user with id 1 in picture 001_6.jpg with a confidence of 22.473253497606876`
所以它正确识别用户 4 和用户 1。
该代码使用 Python 3.4.3 和 Python 2.7.9 在 Ubuntu 15.10 上使用 OpenCV 3.1-dev 进行了测试。
关于python-2.7 - 如果使用 python 和 opencv 在两个目录之间检测到公共(public)面孔,如何通知用户,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39052818/