数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-人脸识别(1)

在一张静态图片中识别出哪些部分是人脸，目前这项技术已经比较成熟，OPENCV提供了相关的接口可供调用

比如下面的效果图

  

python代码如下:

#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
#code:myhaspl@qq.com
#http://blog.csdn.net/myhaspl
#人脸定位 

import cv2
import numpy as np
import cv2.cv as cv 


print 'http://blog.csdn.net/myhaspl'  
print 'myhaspl@qq.com'  
print  
print 'loading  ...'



 

def findface(image):
    #人脸识别，获取脸在图片中的坐标
    grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1)
    cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY)
    cascade = cv.Load("F:/soft/c++/opencv/data/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
    
fn='billall.png'
fnt='billtest.png'
my_img=cv.LoadImage(fn)
face_test=cv.LoadImage(fnt)

#获取脸在图片中的坐标
faceresult=findface(my_img)
facet_result=findface(face_test)
    
myimg=cv2.imread(fn)
myimgt=cv2.imread(fnt)
cv2.rectangle(myimg, faceresult[0][0], faceresult[0][1],(0,0,255))    
cv2.rectangle(myimg, faceresult[1][0], faceresult[1][1],(0,0,255))    
cv2.rectangle(myimgt, facet_result[0][0], facet_result[0][1],(0,0,255))    


cv2.namedWindow('img')       
cv2.imshow('img', myimg)  
cv2.namedWindow('imgt')       
cv2.imshow('imgt', myimgt)   
cv2.waitKey()  
cv2.destroyAllWindows() 
    

>>> runfile(r'K:\book_prog\ann_ppsb1.py', wdir=r'K:\book_prog')
http://blog.csdn.net/myhaspl
myhaspl@qq.com


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