1、人脸识别

人脸识别是一种技术，通过检测、跟踪和识别人脸上的关键特征，以确认人脸的身份。它通常用于安保系统、身份验证、社交媒体和人机交互等领域。

人脸识别技术的基本原理是先通过图像处理和计算机视觉算法，提取人脸的特征点和特征描述。然后将这些特征与事先录入的人脸数据库进行比对，以确定人脸的身份。

在人脸识别技术中，一般包含以下步骤：人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配。人脸检测是指在图像或视频中检测到人脸的位置；人脸对齐是为了使得人脸特征点在后续处理中更容易提取；特征提取是指将人脸图像转换为具有辨识度的特征向量；特征匹配是将提取出的特征与数据库中的特征进行比对。

目前人脸检测的方法主要有两大类：基于知识和基于统计。

基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。主要包括模板匹配、人脸特征、形状与边缘、纹理特性、颜色特征等方法。基于统计的方法：将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵，从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空间，根据相似度量来判断人脸是否存在。主要包括主成分分析与特征脸、神经网络方法、支持向量机、隐马尔可夫模型、Adaboost算法等。

人脸识别技术的应用非常广泛，包括但不限于身份识别、门禁系统、公安系统、智能手机解锁、相册分类、人机交互等。随着深度学习的快速发展，人脸识别技术的准确率和效果得到了显著提升，越来越多的领域开始应用这项技术。然而，人脸识别技术也涉及到一些隐私和安全问题，需要合理的使用和管理。

2、OpenCV之Haar级联检测器

人脸识别在OpenCV上也有专门的算法实现，OpenCV使用基于Haar特征的级联分类器，对级联分类器进行特定的训练可以使OpenCV自带的检测器在检测时的结果更加准确。这里的检测器即OpenCV包中的haarcascades文件夹下的XML文件。这些文件可以检测静止的图像或摄像头中得到的人脸。

opencv中内置了已经训练好的级联人脸、眼睛、嘴部等检测器，以.XML格式存储，可以将它们应用于图片及实时视频流的检测。opencv的人脸检测级联检测器是最稳定和准确的，但在许多情况下眼睛检测和嘴巴检测的效果要差上许多。如果要对眼睛和嘴巴进行检测，可以尝试python、dlib、opencv工作流，它的效果更好、速度更快。

Haar级联算法是OpenCV最流行的目标检测算法，主要优点是速度快，尽管许多算法（如HOG+线性SVM、SSDs、更快的R-CNN、YOLO等等）比Haar级联算法更精确。但如果需要纯粹的速度，就是无法打败OpenCV的Haar cascades。Haar级联的缺点是容易出现假阳性检测，应用于推理/检测时需要进行参数调整。

haarcascade_frontalface_default.xml：检测面部

haarcascade_eye.xml：检测左眼和右眼

haarcascade_smile.xml：检测面部是否存在嘴部

haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml：检测是否带墨镜

haarcascade_frontalcatface.xml：检测猫脸

haarcascade_frontalcatface_extended.xml：检测猫脸延伸

haarcascade_frontalface_alt.xml：检测人脸属性

haarcascade_frontalface_alt_tree.xml

haarcascade_frontalface_alt2.xml

haarcascade_fullbody.xml：检测全身

haarcascade_lefteye_2splits.xml：检测左眼

haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml：检测证件

haarcascade_lowerbody.xml：检测下半身

haarcascade_profileface.xml

haarcascade_righteye_2splits.xml：检测右眼

haarcascade_russian_plate_number.xml：检测俄罗斯字母车牌号

haarcascade_upperbody.xml：检测上半身

3、在检测的人脸上绘制矩形

<code>import cv2 as cv

def StaticDetect(filename):

"""静态图像"""

# 创建一个级联分类器 加载一个 .xml 分类器文件. 它既可以是Haar特征也可以是LBP特征的分类器.

face_cascade = cv.CascadeClassifier('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像

img = cv.imread(filename)

# 转换为灰度图

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

# 进行人脸检测，传入scaleFactor，minNeighbors，分别表示人脸检测过程中每次迭代时图像的压缩率以及

# 每个人脸矩形保留近似数目的最小值

# 返回人脸矩形数组

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

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

# 在原图像上绘制矩形

img = cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

cv.namedWindow('Face Detected！')

cv.imshow('Face Detected！', img)

# 使程序停留，等待任意键按下，参数表示停留的时间，0表示无限长

k = cv.waitKey(0)

# 按下ESC键（ASCII码为27）后，销毁所有窗口，终止程序

if k == 27:

cv.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':

filename = 'face.png'

StaticDetect(filename)

单人和多人脸均可检测。

4、MediaPipe

Mediapipe 由 Google Research 于 2020 年推出，旨在为计算机视觉研究人员和开发者提供一个易于使用、高性能的框架。Mediapipe 提供了多种预训练模型和算法，涵盖了人脸检测、手势识别、姿态估计等领域。

MediaPipe是用于构建多模态（例如视频、音频或任何时间序列数据）、跨平台（即eAndroid、IOS、web、边缘设备）应用ML管道的框架。

以上2个模块都可以实现人脸检测，经过在树莓派上的实验发现，使用MediaPipe较OpenCV速度快，本文将利用MediaPipe实现检测人脸功能，并将检测到的人脸图像保存下来。

5、实验代码

本实验将检测到人脸信息，并将实时检测到的图像保存到image文件夹内，以时间戳命名，每秒一个文件。

<code>"""

Face Detection Module

By: Computer Vision Zone

Website: https://www.computervision.zone/

"""

import cv2,os,time

import mediapipe as mp

from datetime import datetime

class FaceDetector:

"""

Find faces in realtime using the light weight model provided in the mediapipe

library.

"""

def __init__(self, minDetectionCon=0.5):

"""

:param minDetectionCon: Minimum Detection Confidence Threshold

"""

self.minDetectionCon = minDetectionCon

self.mpFaceDetection = mp.solutions.face_detection

self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils

self.faceDetection = self.mpFaceDetection.FaceDetection(self.minDetectionCon)

def findFaces(self, img, draw=True):

"""

Find faces in an image and return the bbox info

:param img: Image to find the faces in.

:param draw: Flag to draw the output on the image.

:return: Image with or without drawings.

Bounding Box list.

"""

imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

self.results = self.faceDetection.process(imgRGB)

bboxs = []

if self.results.detections:

for id, detection in enumerate(self.results.detections):

bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box

ih, iw, ic = img.shape

bbox = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), \

int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih)

cx, cy = bbox[0] + (bbox[2] // 2), \

bbox[1] + (bbox[3] // 2)

bboxInfo = {"id": id, "bbox": bbox, "score": detection.score, "center": (cx, cy)}

bboxs.append(bboxInfo)

if draw:

img = cv2.rectangle(img, bbox, (255, 0, 255), 2)

cv2.putText(img, f'{int(detection.score[0] * 100)}%',

(bbox[0], bbox[1] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,

2, (255, 0, 255), 2)

return img, bboxs

def Timestamp_Get():

now = datetime.now()

datetime_str = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S').replace(':','-').replace(' ','_')

datetime_str = datetime_str+'.jpg'

return datetime_str

def main():

cap = cv2.VideoCapture(0)

detector = FaceDetector()

file_path='./image'code>

while True:

success, img = cap.read()

img, bboxs = detector.findFaces(img)

if bboxs:

time.sleep(0.02)

if bboxs:

# bboxInfo - "id","bbox","score","center"

center = bboxs[0]["center"]

cv2.circle(img, center, 5, (255, 0, 255), cv2.FILLED)

file_name = os.path.join(file_path,Timestamp_Get())

cv2.imwrite(file_name,img)

time.sleep(1)

cv2.imshow("Image", img)

if cv2.waitKey(20) == ord('q'):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

elif cv2.waitKey(20) == ord('s'):

time.sleep(1)

file_name = os.path.join('./image',Timestamp_Get())

cv2.imwrite(file_name,img)

print(file_name+'保存成功')

time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":

main()

（1）人脸检测类FaceDetector的findFaces方法可以检测人脸在整个图像的位置，经试验，不光是人脸，人手也可以被检测。还有检测的概率，以及人脸的中心像素点的位置。

（2）Timestamp_Get，获取当前的时间戳，作为文件名保存。

file_name = os.path.join(file_path,Timestamp_Get())

cv2.imwrite(file_name,img)

（3）人脸检测的情况可能会出现误检、抖动的情况，我们通过得分和消抖来进行局部调整。

score的类型是<code>google._upb._message.RepeatedScalarContainer，它 是 Protocol Buffers 中的一个内部类，用于表示重复的标量值（即，一个数组）。要将此容器转换为浮点数列表，再转成float

这样检测目标低于60%概率的人脸就不会被保存。

（4）该程序支持自动保存，也支持手动保存。

随便在手机上找个美女试试效果吧