Python скрипт для распознавания лиц на видео, каскадные фильтры

Напишем скрипт для распознавания лиц на видео при помощи Python. С использованием каскадных фильтров.

В первую очередь устанавливаем библиотеку opencv-python

pip install opencv-python

Импортируем библиотеку.

Обозначим функцию face_capture в которой будем выполнять всю основную работу

Для работы будем использовать каскадные фильтры для поиска по лицу haarcascade_frontalface_default.xml

Ссылка на фильтры — https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

Скачаем файл с фильтрами и поместим в директорию filters рядом с исполняемым файлом. Указываем путь до файла в переменной cascade_path

Далее создаем объект класса CascadeClassifier модуля cv2 и построим классификатор на основе фильтра. Передаем путь до файла в качестве параметра

Захватываем видеопоток при помощи класса VideoCapture. В качестве аргумента передаем путь к файлу где мы хотим захватить лица или номер девайса если используете видеокамеру в качестве видеопотока, в большинстве случаем это 0

Запускаем цикл где вызываем метод read у нашего объекта с видео, тем самым захватываем и декодируем. После чего метод возвращает следующий кадр

Переведем каждый кадр в серый цвет, для лучшей работы алгоритма. Для этого в функцию cvtColor(frame) в первый аргумент передаем кадр, во второй константу cv2.COLOR_BGR2GRAY

Для поиска всех лиц в кадре используем метод detectMultiscale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

1. gray — первый аргумент это кадр
2. scaleFactor — второй масштабирование
3. minNeighbors — третий это минимальное число соседей (чем число меньше тем больше лиц найдете). Но при этом высокая вероятность найти не лицо а похожий предмет.
4. flags —  Четвертый аргумент минимальный размер объекта, все что меньше не будет попадать в выборку. Пятый флаг со значение старого каскада

Запускаем цикл for для итерации по лицам. Используем оси x и y, высоту и ширину сторон для отрисовки линий прямоугольника.

Внутри цикла используем функцию rectangle.

• frame — Первый аргумент — кадр.
• (x, y) — Вторым оси x и y в кортеже.
• (x + width, y + height) — Третий стороны прямоугольника, к x прибавляем ширину, а к y высоту.
• (255, 255, 255) — Четвертый это цвет рамки в формате rgb.
• 2 — Пятый это толщина линии.

В конце вызываем функцию cv2.imshow в первом аргументе название видео во втором кадр.

Для закрытия видео и выхода из цикла по клавише допишем условие.

Закрывать будем по клавише h.

Далее вызываем метод release у объекта video capture для закрытия видео и функцию destroyAllWindows для закрытия всех окон

Пример скрипта распознавания лиц на видео

from platform import release
import cv2

def face_capture():
    cascade_path = 'ваш путь до файла haarcascade_frontalface_default.xml'
    clf = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
    camera = cv2.VideoCapture()

    while True:
        _, frame = camera.read()
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        faces = clf.detectMultiScale(
            gray,
            scaleFront=1.1,
            minNeigbors=5,
            minSize=(30, 30,
            flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
        )

        for (x, y, width, height) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + width, y + height), (255, 255, 255), 2)

        cv2.imshow('Super Faces', frame)

        if cv2.waitKey(1) == ord('h'):
            break

    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()


def main():
    face_capture()

if __name__ == '__main__':
    main()

Запускаем видео и наслаждаемся результатом