python+opencv实现的简单人脸识别代码示例

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源码如下：

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import os
from PIL import Image, ImageDraw
import cv
def detect_object(image):
 '''检测图片，获取人脸在图片中的坐标'''
 grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1)
 cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY)
 cascade = cv.Load("/opt/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
 rect = cv.HaarDetectObjects(grayscale, cascade, cv.CreateMemStorage(), 1.1, 2,
  cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (20,20))
 result = []
 for r in rect:
  result.append((r[0][0], r[0][1], r[0][0]+r[0][2], r[0][1]+r[0][3]))
 return result
def process(infile):
 '''在原图上框出头像并且截取每个头像到单独文件夹'''
 image = cv.LoadImage(infile);
 if image:
  faces = detect_object(image)
 im = Image.open(infile)
 path = os.path.abspath(infile)
 save_path = os.path.splitext(path)[0]+"_face"
 try:
  os.mkdir(save_path)
 except:
  pass
 if faces:
  draw = ImageDraw.Draw(im)
  count = 0
  for f in faces:
   count += 1
   draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 0))
  drow_save_path = os.path.join(save_path,"out.jpg")
  im.save(drow_save_path, "JPEG", quality=80)
 else:
  print "Error: cannot detect faces on %s" % infile
if __name__ == "__main__":
 process("/Users/zhangdebin/documents/checkFace2.jpg")

示例图片1：

可以看出，对于比较干净的人脸头像，使用opencv库haarcascade_frontalface_alt_tree.xml的识别精度很高（这张达到了100%），同时，对于表情变化的人脸也有很强的鲁棒性。

示例图片2：

但是，对于上传的比较随意的头像照片，比如示例图片2这些有帽子、眼镜遮挡的人脸图片，识别效果就会很差，本组只有唯一一个没有帽子遮挡的人脸被识别成功

本次只是简单的测试了下，python使用opencv库的人脸特征进行人脸识别的效果，仅供初学参考。

总结

以上就是本文关于python+opencv实现的简单人脸识别代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助，感兴趣的朋友可以参阅本站：

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