人脸识别是计算机视觉领域中的一项核心技术，对于整个人工智能技术的发展也是非常重要，目前已经在多个领域中投入使用，相对较为成熟。很多人认为人脸识别技术高深莫测，难以企及，其实也并非如此神秘，本文将通过OpenCV和Python/C++，利用简短的代码，帮助每一位读者实现人脸识别。

OpenCV：是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。本文旨在使用OpenCV和Python/C++从图像中检测面部。

本文基础：在机器上安装Python和C++，了解Python和C ++的编码基础知识，代码编辑器。有了这些，我们就可以开始进行人脸识别了。

为了通过代码实现人脸识别，我们将使用OpenCV中基于Haar的cascade分类器，这一种有效的对象检测方法。它是一种基于机器学习的方法，其中cascade函数是通过许多positive和negative图像得到训练，然后用于检测其他图像中的对象。 OpenCV已经包含许多面部、眼睛、微笑等预先训练的分类器。这些XML模型文件存储在opencv / data / haarcascades /的位置。

让我们先开始在Python上编写代码实现人脸识别然后再展示通过C++实现的教程。

Python

首先，导入numpy、OpenCV两个库：

import numpy as np

import cv2 as cv

然后，加载OpenCV中自带的基于Haar的cascade分类器来实现人脸识别。haarcascade_frontalface_default.xml 是OpenCV中已经经过训练的人脸识别模型文件。

face_cascade = cv.CascadeClassifier('\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml')

eye_cascade = cv.CascadeClassifier('\\cv2\\data\\haarcascade_eye.xml')

现在，我们需要加载我们想要进行人脸检测的图像。对于本文，我们将使用如下OpenCV自带的'lenna'经典图像。

加载我们的图片，并将其转化为灰度图像：

img = cv.imread('lenna.jpg')

gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

我们已经做好了人脸检测的准备工作，现在我们通过我们前面加载的cascade分类器的detectMultiScale函数来进行人脸检测：

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

这里的1.3表示scaleFactor，5表示minNeighbours。

scaleFactor：在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。例如1.3指将搜索窗口依次扩大30%。

minNeighbors：构成检测目标的相邻矩形的最小个数。如果组成检测目标的小矩形的个数和小于minNeighbors都会被排除。

代码运行之后面部检测就完成了，并且在图像中找到的所有人脸数据都存储在faces这个数组中。然后，我们还可以在人脸周围绘制矩形：

for (x,y,w,h) in faces:

cv.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]

我们几乎已经完成了人脸识别，只需再将得到的带有人脸标记的图像显示出来即可。为此我们使用以下代码：

cv.imshow('Face_Detect',img)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

下图就是我们得到的最终结果：

到此，我们已经学会了通过Python实现人脸识别，现在可以尝试在OpenCV库中使用不同的分类器来检测不同的对象。如果你有足够多的图片，甚至还可以制作自己的图片分类器！ 接下来我们将展示如何通过C++来实现人脸识别。

C++

代码头文件：

#include "opencv2/objdetect.hpp"

#include "opencv2/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc.hpp"

#include <iostream>

using namespace std;

using namespace cv;

objdetect.hpp：OpenCV中的对象检测模块。

highgui.hpp提供了简单的界面操作：

创建和操作可以显示图像的窗口

将轨迹栏添加到窗口

从磁盘或内存读取和写入映像。

从相机或文件中读取视频并将视频写入文件。

imgproc.hpp提供了许多处理图像的功能，如图像过滤和几何变换。

现在，我们编写一个函数，它接受输入图像和分类器作为参数，并在应用人脸识别算法后给出输出图像。

void detectAndDraw( Mat& img, CascadeClassifier& cascade, double scale)

这是我们的函数定义，我们继续编写函数体。首先，我们初始化一个矢量，用于存储我们的算法将检测到的所有人脸，并将我们的输入图像转换为灰度图像。

vector<Rect> faces;

Mat gray;

cvtColor( img, gray, COLOR_BGR2GRAY );

然后在我们的灰度图像上应用detectMultiScale函数。

cascade.detectMultiScale( gray, faces, 1.1, 2, 0|CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );

这个函数类似于我们在Python中使用的函数。人脸检测现在已经完成，我们需要在检测到的人脸周围绘制矩形。

for ( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ )

{

Rect r = faces[i];

Scalar color = Scalar(255, 0, 0);

rectangle( img, cvPoint(cvRound(r.x*scale), cvRound(r.y*scale)), cvPoint(cvRound((r.x +

r.width-1)*scale), cvRound((r.y + r.height-1)*scale)), color, 3, 8, 0);

}

现在我们只需将结果显示出来。

imshow( "Face Detection", img );

现在我们便可以简单地调用我们构建的人脸检测函数来实现人脸检测。

int main()

{

// Load the cascade classifier

cascade.load( "../../haarcascade_frontalcatface.xml" ) ;

double scale=1;

frame = imread('lenna.jpg', CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

detectAndDraw( frame, cascade, scale );

return 0;

}

imread()用于加载输入图像。这里同样使用'lenna'图像。我们的C ++代码的结果：

以上就是我们通过Python/C++几行简单的代码实现人脸识别的所有内容，如果您有更好的建议或有任何问题，欢迎留言评论。