人臉檢測是一種識別數(shù)字圖像中人類面孔的技術(shù)。人臉檢測是一項相對成熟的技術(shù)，還記得在您的數(shù)碼相機的舊日子里，當(dāng)您通過取景器看時？您會看到圍繞在取景器中的人們臉部的矩形框。在進行人臉識別之前，您需要學(xué)習(xí)的技術(shù)就是人臉檢測，也就是試圖給臉部賦予一個名字。

對于人臉檢測，其中最著名的算法之一是被稱為Viola-Jones人臉檢測技術(shù)，通常稱為Haar級聯(lián)。Haar級聯(lián)在深度學(xué)習(xí)流行之前就被發(fā)明了，是最常用于檢測人臉的技術(shù)之一。

人臉檢測/識別的道德考慮

盡管檢測和識別人臉的能力確實很酷，但它肯定涉及很多道德問題。在將面部識別應(yīng)用到項目中之前，您需要注意一些關(guān)切事項。這些關(guān)切事項包括隱私（人臉檢測可用于在未經(jīng)同意的情況下追蹤人們的活動）、偏見（人臉檢測可能對不同種族、性別或年齡的個體存在偏見）以及濫用（捕捉到的面部可能被用于其他非法用途或惡意目的）。因此，盡管本文側(cè)重于人臉檢測的技術(shù)能力，但在將其應(yīng)用到工作中之前，您應(yīng)該仔細考慮道德和倫理問題。

以下是一些低風(fēng)險項目，可以在其中實施人臉檢測/識別：

• 考勤跟蹤 —— 您可以在學(xué)?；蚬ぷ鲌鏊褂萌四樧R別進行考勤。
• 個性化 —— 使用人臉識別來個性化服務(wù)。一個很好的例子是在娛樂服務(wù)中，根據(jù)用戶的觀看歷史推薦特定的電視節(jié)目。
• 安全 —— 使用人臉識別來解鎖非關(guān)鍵系統(tǒng)，如智能手機和計算機。

然而，在某些應(yīng)用中使用人臉識別具有嚴(yán)重的道德影響。以下是一些例子：

• 執(zhí)法 —— 盡管人臉識別對執(zhí)法可能有用，但人們對其不準(zhǔn)確性和偏見存在一些嚴(yán)重的擔(dān)憂。
• 監(jiān)視 —— 人臉識別技術(shù)已經(jīng)在一些國家用于監(jiān)視和追蹤其公民，特別是持不同政見者。一些公司還使用人臉識別來監(jiān)視員工的生產(chǎn)力，這直接侵犯了他們的隱私。

如何做Haar級聯(lián)

Haar級聯(lián)分類器用于檢測其經(jīng)過訓(xùn)練的對象。以下是Haar面部分類器的工作原理的高級概述：

• 首先，使用一組正圖像（包含面部的圖像）和一組負圖像（不包含面部的圖像）對分類器進行訓(xùn)練。
• 然后從圖像中提取特征。以下圖顯示了從包含面部圖像中提取的一些特征。

• 為了從圖像中檢測人臉，您需要尋找通常在人臉上找到的各種特征的存在（見下圖），例如眉毛，其中眉毛上方的區(qū)域比下方的區(qū)域亮。

• 當(dāng)一幅圖像包含所有這些特征的組合時，它被認為包含一個人臉。

幸運的是，不需要知道Haar級聯(lián)是如何工作的，OpenCV可以直接使用預(yù)訓(xùn)練的Haar級聯(lián)進行人臉檢測，以及用于識別其他對象的其他Haar級聯(lián)。預(yù)定義的Haar級聯(lián)列表可在GitHub上找到，鏈接為：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades。

開源計算機視覺（OpenCV）是由英特爾最初開發(fā)的開源計算機視覺和機器學(xué)習(xí)軟件庫。它旨在為計算機視覺應(yīng)用程序提供共同的基礎(chǔ)架構(gòu)，并加速機器感知在商業(yè)產(chǎn)品中的使用。OpenCV附帶了幾個預(yù)訓(xùn)練的Haar級聯(lián)，可以檢測眼睛、臉部、俄羅斯車牌、微笑等。對于人臉檢測，您將需要`haarcascade_frontalface_default.xml`文件，可以從上文的GitHub鏈接中下載。

安裝OpenCV

讓我們嘗試使用OpenCV進行人臉檢測。首先，您需要使用以下命令進行安裝：

!pip install opencv-python

對于本文示例，您需要創(chuàng)建一個名為`face_detection.py`的文件。首先，通過以下語句導(dǎo)入OpenCV庫：

import cv2

從Webcam讀取

接下來要做的是連接到您的網(wǎng)絡(luò)攝像頭并在屏幕上顯示圖像：

import cv2

# default webcam
stream = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    (grabbed, frame) = stream.read()

    # Show the frame
    cv2.imshow("Image", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF    
    if key == ord("q"):    # Press q to break out of the loop
        break

# Cleanup
stream.release()
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.waitKey(1)

為引用您的網(wǎng)絡(luò)攝像頭，請使用`VideoCapture`類并傳遞一個數(shù)字，表示您的攝像頭實例（0表示第一個攝像頭，1表示第二個攝像頭，依此類推）。

stream = cv2.VideoCapture(0)

為了持續(xù)捕獲來自網(wǎng)絡(luò)攝像頭的輸入，使用一個無限循環(huán)（`while(True)`）讀取每一幀然后顯示它：

 # Capture frame-by-frame
    (grabbed, frame) = stream.read()

    # Show the frame
    cv2.imshow("Image", frame)

為了使程序能夠優(yōu)雅地退出，等待用戶在鍵盤上按鍵。當(dāng)按下"q"鍵時，循環(huán)終止：

   key = cv2.waitKey(1) & 0xFF    
    if key == ord("q"):    # Press q to break out of the loop
        break

然后進行清理工作：

# Cleanup
stream.release()
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.waitKey(1)

要運行程序，請轉(zhuǎn)到終端并鍵入：

$ python face_detection.py

現(xiàn)在您應(yīng)該看到您的臉：

檢測到臉部

現(xiàn)在來玩?zhèn)€有趣的部分 —— 檢測臉部。首先，創(chuàng)建`CascadeClassifier`類的一個實例，并將`haarcascade_frontalface_default.xml`文件傳遞給它：

import cv2

# for face detection
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

您需要復(fù)制`haarcascade_frontalface_default.xml`文件并將其放在與`face_detection.py`文件相同的文件夾中。您可以從https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades下載XML文件?，F(xiàn)在，您可以使用`detectMultiScale()`函數(shù)來檢測臉部：

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    (grabbed, frame) = stream.read()

    #===============DETECTING FACES============
    # Convert to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Try to detect faces in the webcam
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 
                                          scaleFactor=1.3, 
                                          minNeighbors=5)
    
    # for each faces found
    for (x, y, w, h) in faces:        
        # Draw a rectangle around the face
        color = (0, 255, 255) # in BGR
        stroke = 5    
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), 
            color, stroke)
    #===============DETECTING FACE=============

    # Show the frame
    cv2.imshow("Image", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF    
    if key == ord("q"):    # Press q to break out of the loop
        break

請注意`detectMultiScale()`函數(shù)中的以下參數(shù)：

• scaleFactor` 參數(shù)允許您將捕獲圖像重新縮放到新的尺寸，以便算法能夠檢測到人臉。
• minNeighbors` 參數(shù)指定每個候選矩形應(yīng)具有多少鄰居才能保留它。此參數(shù)影響檢測到的人臉的質(zhì)量。較高的值導(dǎo)致更少的檢測，但質(zhì)量更高。通常，4到6是一個不錯的數(shù)字。

您可以變化這兩個參數(shù)的值以確保正確檢測到人臉。

當(dāng)檢測到臉部時，您希望在它們周圍畫出矩形：

# for each faces found
    for (x, y, w, h) in faces:        
        # Draw a rectangle around the face
        color = (0, 255, 255) # in BGR
        stroke = 5    
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), 
            color, stroke)

當(dāng)您重新運行`face_detection.py`文件時，現(xiàn)在應(yīng)該能夠檢測到臉部了。

`face_detection.py`文件的完整內(nèi)容如下：

import cv2

# for face detection
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# default webcam
stream = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    (grabbed, frame) = stream.read()

    # Convert to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Try to detect faces in the webcam
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
    
    # for each faces found
    for (x, y, w, h) in faces:        
        # Draw a rectangle around the face
        color = (0, 255, 255) # in BGR
        stroke = 5    
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), 
            color, stroke)

    # Show the frame
    cv2.imshow("Image", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF    
    if key == ord("q"):    # Press q to break out of the loop
        break

# Cleanup
stream.release()
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.waitKey(1)

總結(jié)

希望這篇簡短的文章為您提供了一種使用Python和您的網(wǎng)絡(luò)攝像頭檢測臉部的簡單方法。確保下載`haarcascade_frontalface_default.xml`文件并將其放入與您的Python文件相同的文件夾中。