本教程使用 OpenCV 完成，一个神奇的「开源计算机视觉库」，并主要关注树莓派（因此，操作系统是树莓派系统）和 Python，但是我也在 Mac 电脑上测试了代码，同样运行很好。OpenCV 具备很强的计算效率，且专门用于实时应用。因此，它非常适合使用摄像头的实时人脸识别。要创建完整的人脸识别项目，我们必须完成3个阶段：
1）人脸检测和数据收集；
2）训练识别器；
3）人脸识别。
第1步：材料清单
主件：
树莓派
摄像头模块
第2步：安装OpenCV 3包
安装 OpenCV
完成上述教程之后，你应该安装好了 OpenCV 虚拟环境，可用于在树莓派设备上运行本次实验。
我们来到虚拟环境，确认 OpenCV 3 已经正确安装。
推荐在每次打开新的终端时都运行命令行「source」，以确保系统变量都得到正确设置。
然后，我们进入虚拟环境：
如果你看到 (cv) 出现在提示符之前，那么你就进入了 cv 虚拟环境：
(cv) pi@raspberry:~$
注意 cv Python 虚拟环境是完全独立的，且与 Raspbian Stretch 中包含的默认 Python 版本彼此隔绝。因此，全局站点包目录中的任意 Python 包对于 cv 虚拟环境而言都是不可用的。类似地，cv 站点包中的任意 Python 包对于全局 Python 包安装也都是不可用的。
现在，进入 Python 解释器：
确认你正在运行3.5（或以上）版本。
在解释器内部（将出现>>>），导入 OpenCV 库：
如果没有错误信息，则 OpenCV 已在你的 Python 虚拟环境中正确安装。
你还可以检查已安装的 OpenCV 版本：
将会出现3.3.0（或未来有可能发布更高版本）。
第3步：测试摄像头
在树莓派上安装 OpenCV 之后，我们测试一下，以确认摄像头正常运转。假设你已经在树莓派上安装了 PiCam。
在 IDE 中输入下列 Python 代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,640) # set Width
cap.set(4,480) # set Height
while(True):
ret, frame = cap.read()
frame = cv2.flip(frame, -1) # Flip camera vertically
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('gray', gray)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27: # press 'ESC' to quit
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
|
上面的代码可捕捉PiCam生成的视频流，用BGR颜色和灰色模式展示。
注意：我按照组装方式垂直旋转了摄像头。如果你的情况并非如此，那么注释或删除「flip」命令行。
你还可以从 GitHub 下载代码：https://github.com/Mjrovai/OpenCV-Object-Face-Tracking/blob/master/simpleCamTest.py
输入下面的命令行，开始执行：
如果要结束程序，先点击视频窗口然后按 [ESC] 键。
想更多地了解 OpenCV，请查看该教程：https://pythonprogramming.net/loading-video-python-opencv-tutorial/
第4步：人脸检测
人脸识别的最基础任务是「人脸检测」。你必须首先「捕捉」人脸（第 1 阶段）才能在未来与捕捉到的新人脸对比时（第 3 阶段）识别它。
最常见的人脸检测方式是使用「Haar 级联分类器」。使用基于 Haar 特征的级联分类器的目标检测是 Paul Viola 和 Michael Jones 2001 年在论文《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》中提出的一种高效目标检测方法。这种机器学习方法基于大量正面、负面图像训练级联函数，然后用于检测其他图像中的对象。这里，我们将用它进行人脸识别。最初，该算法需要大量正类图像（人脸图像）和负类图像（不带人脸的图像）来训练分类器。然后我们需要从中提取特征。好消息是 OpenCV 具备训练器和检测器。如果你想要训练自己的对象分类器，如汽车、飞机等，你可以使用 OpenCV 创建一个。
详情参见：Cascade Classifier Training
如果不想创建自己的分类器，OpenCV 也包含很多预训练分类器，可用于人脸、眼睛、笑容等的检测。相关的 XML 文件可从该目录下载：haarcascades
下面，我们就开始用 OpenCV 创建人脸检测器
从 GitHub 下载文件 faceDetection.py：faceDetection.py
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import cv2
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,640) # set Width
cap.set(4,480) # set Height
while True:
ret, img = cap.read()
img = cv2.flip(img, -1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.2,
minNeighbors=5,
minSize=(20, 20)
)
for (x,y,w,h) in faces:
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)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27: # press 'ESC' to quit
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
|
使用 Python 和 OpenCV 执行人脸检测，上面的几行代码就足够了。注意下面的代码：
1 | faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
|
这行代码可以加载「分类器」（必须在项目文件夹下面的 Cascades/目录中）。然后，我们在在循环内部调用摄像头，并以 grayscale 模式加载我们的输入视频。现在，我们必须调用分类器函数，向其输入一些非常重要的参数，如比例因子、邻近数和人脸检测的最小尺寸。
1 2 3 4 5 6 | faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.2,
minNeighbors=5,
minSize=(20, 20)
)
|
其中：
gray 表示输入 grayscale 图像。
scaleFactor 表示每个图像缩减的比例大小。
minNeighbors 表示每个备选矩形框具备的邻近数量。数字越大，假正类越少。
minSize 表示人脸识别的最小矩形大小。
该函数将检测图像中的人脸。接下来，我们必须「标记」图像中的人脸，比如，用蓝色矩形。使用下列代码完成这一步：
1 2 3 4 | for (x,y,w,h) in faces:
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]
|
如果已经标记好人脸，则函数将检测到的人脸的位置返回为一个矩形，左上角 (x,y)，w 表示宽度，h 表示高度 ==> (x,y,w,h)。
得到这些位置信息后，我们可以为人脸创建一个「感兴趣区域」（绘制矩形），用 imshow() 函数呈现结果。使用树莓派终端，在你的 Python 环境中运行上面的 Python 脚本：
你也可以加入诸如「眼睛检测」甚至「微笑检测」这样的检测器。在那些用例中，你需要把分类器函数和矩形框内加入原有的面部识别区域中，因为在区域外进行识别没有意义。
注意，在树莓派上，分类方法（HaarCascades）会消耗大量算力，所以在同一代码中使用多个分类器将会显著减慢处理速度。在台式机上运行这些算法则非常容易。
在GitHub上你可以看到其他的例子：
faceEyeDetection.py
faceSmileDetection.py
faceSmileEyeDetection.py
要想深入理解面部识别，可以参考这一教程：Haar Cascade Object Detection Face & Eye OpenCV Python Tutorial
第5步：收集数据
我推荐各位读者可以查看以下两个关于人脸识别的教程：
使用 OpenCV 和 Python 从头实现人脸识别：superdatascience.com
理解人脸识别：thecodacus.com
现在，我们项目的第一步是创建一个简单的数据集，该数据集将储存每张人脸的 ID 和一组用于人脸检测的灰度图。
因此，以下命令行将为我们的项目创建一个目录，目录名可以如以下为 FacialRecognitionProject 或其它：
1 | mkdir FacialRecognitionProject
|
在该目录中，除了为项目创建的 3 个 Python 脚本外，还需要储存人脸分类器。可以从 GitHub 中下载：haarcascade_frontalface_default.xml
下一步需要创建一个子目录「dtatset」，并用它来储存人脸样本：
然后从 GitHub 中下载代码 01_face_dataset.py。
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import os
cam = cv2.VideoCapture(0)
cam.set(3, 640) # set video width
cam.set(4, 480) # set video height
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# For each person, enter one numeric face id
face_id = input('\n enter user id end press ==> ')
print("\n [INFO] Initializing face capture. Look the camera and wait ...")
# Initialize individual sampling face count
count = 0
while(True):
ret, img = cam.read()
img = cv2.flip(img, -1) # flip video image vertically
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)
count += 1
# Save the captured image into the datasets folder
cv2.imwrite("dataset/User." + str(face_id) + '.' + str(count) + ".jpg", gray[y:y+h,x:x+w])
cv2.imshow('image', img)
k = cv2.waitKey(100) & 0xff # Press 'ESC' for exiting video
if k == 27:
break
elif count >= 30: # Take 30 face sample and stop video
break
# Do a bit of cleanup
print("\n [INFO] Exiting Program and cleanup stuff")
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()
|
上述的代码和人脸识别的代码非常像，我们只是添加了一个「input command」来捕捉用户 ID（整数）。
1 | face_id = input('\n enter user id end press ==> ')
|
对于每一个捕捉的帧，我们应该在「dataset」目录中保存为文档：
1 | cv2.imwrite("dataset/User." + str(face_id) + '.' + str(count) + ".jpg", gray[y:y+h,x:x+w])
|
对于保存上述文件，我们需要导入「os」库，每一个文件的名字都服从以下结构：
User.face_id.count.jpg
例如，对于 face_id = 1 的用户，dataset/ 目录下的第四个样本文件名可能为：
User.1.4.jpg
在以上代码中，会为每个ID捕捉30张照片，可以在最后一个条件语句中修改抽取的样本数。如果希望识别新的用户或修改已存在用户的相片，我们就必须修改参数。
第六步：训练
在第二阶段中，需要从数据集中抽取所有的用户数据，并训练 OpenCV 识别器，这一过程可由特定的 OpenCV 函数直接完成。这一步将在「trainer/」目录中保存为.yml 文件。
下面开始创建子目录以储存训练数据：
从 GitHub 中下载第二个 Python 脚本：02_face_training.py。
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from PIL import Image
import os
# Path for face image database
path = 'dataset'
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
# function to get the images and label data
def getImagesAndLabels(path):
imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
faceSamples=[]
ids = []
for imagePath in imagePaths:
PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L') # convert it to grayscale
img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8')
id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1])
faces = detector.detectMultiScale(img_numpy)
for (x,y,w,h) in faces:
faceSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])
ids.append(id)
return faceSamples,ids
print ("\n [INFO] Training faces. It will take a few seconds. Wait ...")
faces,ids = getImagesAndLabels(path)
recognizer.train(faces, np.array(ids))
# Save the model into trainer/trainer.yml
recognizer.write('trainer/trainer.yml') # recognizer.save() worked on Mac, but not on Pi
# Print the numer of faces trained and end program
print("\n [INFO] {0} faces trained. Exiting Program".format(len(np.unique(ids))))
|
确定在 Rpi 中已经安装了 PIL 库，如果没有的话，在终端运行以下命令：
我们将使用 LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS）人脸识别器，它由 OpenCV 提供：
1 | recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
|
函数「getImagesAndLabels (path)」将抽取所有在目录「dataset/」中的照片，并返回 2 个数组：「Ids」和「faces」。通过将这些数组作为输入，我们就可以训练识别器。
1 | recognizer.train(faces, ids)
|
在训练过后，文件「trainer.yml」将保存在前面定义的 trainer 目录下。此外，还在最后使用了 print 函数以确认已经训练的用户面部数量。
第7步：识别器
这是该项目的最后阶段。这里，我们将通过摄像头捕捉一个新人脸，如果这个人的面孔之前被捕捉和训练过，我们的识别器将会返回其预测的 id 和索引，并展示识别器对于该判断有多大的信心。
让我们从 GitHub 03_face_recognition.py 上下载第三阶段的 python 脚本。
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import numpy as np
import os
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('trainer/trainer.yml')
cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath);
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
#iniciate id counter
id = 0
# names related to ids: example ==> Marcelo: id=1, etc
names = ['None', 'Marcelo', 'Paula', 'Ilza', 'Z', 'W']
# Initialize and start realtime video capture
cam = cv2.VideoCapture(0)
cam.set(3, 640) # set video widht
cam.set(4, 480) # set video height
# Define min window size to be recognized as a face
minW = 0.1*cam.get(3)
minH = 0.1*cam.get(4)
while True:
ret, img =cam.read()
img = cv2.flip(img, -1) # Flip vertically
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.2,
minNeighbors = 5,
minSize = (int(minW), int(minH)),
)
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w])
# Check if confidence is less them 100 ==> "0" is perfect match
if (confidence < 100):
id = names[id]
confidence = " {0}%".format(round(100 - confidence))
else:
id = "unknown"
confidence = " {0}%".format(round(100 - confidence))
cv2.putText(img, str(id), (x+5,y-5), font, 1, (255,255,255), 2)
cv2.putText(img, str(confidence), (x+5,y+h-5), font, 1, (255,255,0), 1)
cv2.imshow('camera',img)
k = cv2.waitKey(10) & 0xff # Press 'ESC' for exiting video
if k == 27:
break
# Do a bit of cleanup
print("\n [INFO] Exiting Program and cleanup stuff")
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()
|
这里我们包含了一个新数组，因此我们将会展示「名称」，而不是编号的 id：
1 | names = ['None', 'Marcelo', 'Paula', 'Ilza', 'Z', 'W']
|
所以，如上所示的列表，user1 的 ID为 1，user2 的 ID 等于 2。
下一步，我们将检测一张人脸，正如我们在之前的 haasCascade 分类器中所做的那样。
1 | id, confidence = recognizer.predict(gray portion of the face)
|
recognizer.predict () 将把待分析人脸的已捕捉部分作为一个参数，并返回其可能的所有者，指示其 id 以及识别器与这一匹配相关的置信度。
注意，如果匹配是完美的，置信度指数将返回「零」。
最后，如果识别器可以预测人脸，我们将在图像上放置一个文本，带有可能的 id，以及匹配是否正确的概率（概率=100 – 置信度指数）。如果没有，则把「未知」的标签放在人脸上。
下面是这一结果的视频：
在视频中，我展示了一些由该项目完成的测试，其中我也使用图像验证识别器是否有效。
我希望该项目能帮助其他人发现更好玩的项目，也希望有助于各位读者实现自己的人脸识别应用。
更多详细的代码请查看 GitHub 地址：https://github.com/Mjrovai/OpenCV-Face-Recognition
（原文来自hackster，由M8编译）
