Ubuntu环境下Python利用OpenCV进行人脸识别详解

"本文详细介绍了如何在Python环境下使用OpenCV库进行人脸识别。首先，文章强调了环境配置，包括Ubuntu 12.04 LTS操作系统、Python 2.7.3版本和OpenCV 2.3.1-7。为了运行人脸识别程序，还需要安装必要的依赖库，如libopencv和numpy。接着，提供了示例代码来展示如何检测图片中的人脸并获取其坐标。代码中定义了`detect_object`函数，该函数通过灰度转换和Haar级联分类器（`haarcascade_frontalface_alt_tree.xml`）来检测人脸，并返回人脸矩形的坐标。最后，`process`函数处理输入图片，在原图上标注出人脸区域，并将每个独立的人脸裁剪保存到单独的文件夹中。" 在OpenCV中，人脸识别是基于特征检测的图像处理技术，通常使用预训练的Haar特征级联分类器。这个分类器是一种机器学习模型，经过大量正负样本训练，能够识别出图像中的人脸。在Python中，OpenCV库提供了相应的接口供开发者调用。 Haar特征是一类简单且计算高效的图像特征，用于描述图像局部的结构信息。级联分类器由多个阶段组成，每个阶段包含若干个弱分类器（通常是Adaboost算法训练得到的），这些弱分类器串联起来，形成一个强大的分类网络。在OpenCV中，`cv.Load`函数用于加载预先训练好的Haar级联分类器XML文件，例如`haarcascade_frontalface_alt_tree.xml`，这是一个预训练的人脸检测模型。 在实际应用中，首先需要将彩色图像转换为灰度图像，因为颜色信息对于人脸识别不是必需的，而灰度图像处理更快。`cv.CvtColor`函数完成这个任务，参数`cv.CV_BGR2GRAY`表示从BGR色彩空间转换到灰度空间。然后，`cv.HaarDetectObjects`函数执行人脸检测，它会返回一组矩形，每个矩形代表一张检测到的人脸。 在示例代码中，`process`函数接收一个图片文件路径作为输入，调用`detect_object`检测人脸并获取坐标，然后使用PIL库的`Image`和`ImageDraw`模块在原图上绘制人脸边界框。同时，将每个独立的人脸裁剪出来并保存到一个新的文件夹中，便于后续处理或分析。 本资源主要涵盖了OpenCV在Python中实现人脸识别的基本步骤，包括环境配置、依赖安装、Haar级联分类器的使用以及人脸检测结果的可视化与保存。这为读者提供了一个基本的人脸识别应用框架，可以在此基础上进行更复杂的人脸识别和分析任务。