前言：
OpenCV是開源的跨平台計算機視覺庫，提供了Python等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
opencv中內置了基於Viola-Jones目標檢測框架的Harr分類器，只需要載入一個配置文件（haarcascade_frontalface_alt.xml）就能直接調用detectObject去完成檢測過程，同時也支持其他特征的檢測（如鼻子、嘴巴等）。
本程序用wxPython開發GUI界面，利用OpenCv實現一個簡易的貓臉識別、人臉識別器。
本程序的運行效果如下：
准備工作：
1.安裝必要的第三方庫：
pip install numpy
pip install wxPython
安裝PIL,在以下地址下載PIL庫進行安裝:
http://effbot.org/media/downloads/PIL-1.1.7.win32-py2.7.exe
（或在http://effbot.org/downloads/ 中找到與你操作系統及python版本相對應
版本的PIL)
安裝OpenCv，建議在以下地址下載相應的版本進行安裝：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
如下載了opencv_python-3.1.0-cp27-none-win32.whl；
輸入：
pip install opencv_python-3.1.0-cp27-none-win32.whl
即可完成安裝。
項目結構圖：
整體的項目結構十分簡單，一共兩個腳本文件，一個是GUI界面腳本（detect_gui.py)，
一個是檢測器腳本(model.py);另有三個已經訓練好的分類器文件，分別是檢測人臉的
human_face.xml,檢測人眼的human_eye.xml,檢測貓臉的eye_face.xml 文件。
還有一個“face_detect-0.1-win32.msi”是根據本腳本進行編譯后的可執行程序。
如下：
實現過程的部分代碼展示
- 在model.py中導入相關的庫，其實只需導入opencv庫：
import cv2
- 加載各個分類器文件：
human_face = cv2.CascadeClassifier(r'human_face.xml')
human_eye = cv2.CascadeClassifier(r'human_eye.xml')
cat_face = cv2.CascadeClassifier(r'cat_face.xml')
-
編寫model.py中的相關類及函數，
用cv2.imread()函數讀入圖像后，需要通過cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
函數將圖像轉為灰度格式。
首先用人臉分類器檢出人臉區域，再在人臉區域中用人眼分類器檢出人眼區域，
同時繪制矩形框選出目標區域。
詳細代碼如下：class Faces(object):
def human_face(self,fileName):
"""人臉、人眼檢測"""
img = cv2.imread(fileName)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = human_face.detectMultiScale(gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))"""在目標區域繪制矩形""" for (x,y,w,h) in faces: img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_color = img[y:y+h, x:x+w] eyes = human_eye.detectMultiScale(roi_gray) for (ex,ey,ew,eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) return img
同理寫出檢測貓臉的函數:
def cat_face(self,fileName):
"""貓臉檢測"""
img = cv2.imread(fileName)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = cat_face.detectMultiScale(gray,scaleFactor= 1.02,
minNeighbors=9,
minSize=(70, 70),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(img,'Cat',(x,y-7), 3, 1.2, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)
return img
4.在detect_gui.py中編寫用戶界面：
導入相關的庫,從我們model.py中導入Faces類：
import wx
import os
import cv2
from collections import namedtuple
import wx.lib.rcsizer as rcs
from PIL import Image
from model import Faces
編寫界面：
class MainWindow(wx.Frame):
def __init__(self,parent,title):
wx.Frame.__init__(self,parent,title=title,size=(600,-1))
Size = namedtuple("Size",['x','y'])
s = Size(100,50)
self.human = None
self.cat = None
"""創建輸入框"""
self.in1 = wx.TextCtrl(self,-1,size = (2*s.x,s.y))
self.in2 = wx.TextCtrl(self,-1,size = (2*s.x,s.y))
"""創建按鈕"""
b1 = wx.Button(self,-1,'human image')
b2 = wx.Button(self, -1, "run")
b3 = wx.Button(self,-1,'cat image')
b4 = wx.Button(self,-1,'run')
"""設置輸入框的提示信息"""
self.in1.SetToolTipString('choose a human image')
self.in2.SetToolTipString('choose a cat image')
"""界面布局"""
self.sizer0 = rcs.RowColSizer()
self.sizer0.Add(b1,row = 1,col = 1)
self.sizer0.Add(self.in1,row = 1,col = 2)
self.sizer0.Add(b2,row = 1,col = 3)
self.sizer0.Add(b3,row = 2,col = 1)
self.sizer0.Add(self.in2,row = 2,col = 2)
self.sizer0.Add(b4,row = 2,col = 3)
"""綁定回調函數"""
self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.img_read, b1)
self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.human_face, b2)
self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.img_read_cat, b3)
self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.cat_face, b4)
self.SetSizer(self.sizer0)
self.SetAutoLayout(1)
self.sizer0.Fit(self)
self.CreateStatusBar()
self.Show(True)
界面如下：
編寫控件的回調函數：
def img_read(self,evt):
"""read and show image"""
self.human = None
self.human = self.choose_file()
if self.human is None:
pass
else:
self.in1.Clear()
self.in1.write(self.human)
im = Image.open(self.human)
im.show()
def img_read_cat(self,evt):
"""read and show image"""
self.cat = None
self.cat = self.choose_file()
if self.cat is None:
pass
else:
self.in2.Clear()
self.in2.write(self.cat)
im = Image.open(self.cat)
im.show()
def human_face(self,evt):
if self.human is None:
self.raise_msg(u'plaese choose an image first.')
return None
else:
face = Faces()
img = face.human_face(self.human)
self.imgs_show(img,'Human face detect')
def cat_face(self,evt):
if self.cat is None:
self.raise_msg(u'plaese choose an image first.')
return None
else:
face = Faces()
img = face.cat_face(self.cat)
self.imgs_show(img,'Cat face Detect')
其他注意事項:
項目文件中的“face_detect-0.1-win32.msi”是根據本腳本進行編譯打包后、
可以在windows系統下獨立運行的安裝程序，雙擊該文件即可安裝軟件，
安裝完成后，點擊安裝路徑下的“detect_gui.exe”即可運行本軟件
（即使目標PC沒有安裝OpenCv或Python)
如下圖所示：
Python 實現的貓臉識別、人臉識別器。
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