AI入门：实现图片人脸识别
AI领域非常广泛，从信息的载体可分为文字、图片、声音、视频等，当我真的想要学习AI的时候，有点无从下手。从什么方向入门，学习什么库？
前几天逛github，发现了一个识别人脸的教程：
https://github.com/vipstone/faceai
看了一个入门还是非常简单的。
安装：
安装包都比较大，可以使用豆瓣源:
-i https://pypi.douban.com/simple
> pip install numpy > pip install opencv-python
备注：dlib 库非难安装
首先，使用 opencv 打开一张图
import cv2
img = cv2 . imread ( “ d:/tc/faceai/meinv.jpg “ )
cv2 . namedWindow ( ‘ Image ‘ )
cv2 . imshow ( ‘ Image ‘ , img )
cv2 . waitKey ( 0 )
cv2 . destroyAllWindows ()
人脸识别
要想识别一张图片上的人脸分三步：
-
将彩色图片转换为灰色，转为一维的灰度，降低计算强度。
import cv2
img = cv2 . imread ( ‘ d:/tc/faceai/meinv.jpg ‘ )
# 转换灰色
gray = cv2 . cvtColor ( img , cv2 . COLOR_BGR2GRAY )
cv2 . imshow ( “ Image “ , gray )
cv2 . waitKey ( 0 )
cv2 . destroyAllWindows ()
-
通过矩形画出人脸位置。
import cv2
img = cv2 . imread ( ‘ d:/tc/faceai/meinv.jpg ‘ )
gray = cv2 . cvtColor ( img , cv2 . COLOR_BGR2GRAY )
# 绘制矩形
x = y = 10 # 坐标
w = 100 # 矩形大小（宽、高）
color = ( 0 , 0 , 255 ) # 定义绘制颜色
cv2 . rectangle ( img , ( x , y ), ( x + w , y + w ), color , 1 ) # 绘制矩形
cv2 . imshow ( “ Image “ , img ) # 显示图像
cv2 . waitKey ( 0 )
cv2 . destroyAllWindows () # 释放所有的窗体资源
-
使用训练分类器查找人脸。
这一步的核心是使用 opencv 的人脸训练模型，下载地址：
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
这里选择 haarcascade_frontalface_default.xml 文件，你可以下载到本地。
import cv2
img = cv2 . imread ( ‘ d:/tc/faceai/meinv.jpg ‘ )
gray = cv2 . cvtColor ( img , cv2 . COLOR_BGR2GRAY )
# OpenCV人脸识别分类器
classifier = cv2 . CascadeClassifier ( “ d:/tc/faceai/haarcascade_frontalface_default.xml “ )
color = ( 0 , 255 , 0 ) # 定义绘制颜色
# 调用识别人脸
faceRect = classifier . detectMultiScale ( gray , scaleFactor = 1.2 , minNeighbors = 3 , minSize = ( 32 , 32 ))
if len ( faceRect ): # 大于0则检测到人脸
for faceRect in faceRect : # 单独框出每一张人脸
x , y , w , h = faceRect
# 框出人脸
cv2 . rectangle ( img , ( x , y ), ( x + h , y + w ), color , 2 )
# 左眼
cv2 . circle ( img , ( x + w // 4 , y + h // 4 + 30 ), min ( w // 8 , h // 8 ),
color )
# 右眼
cv2 . circle ( img , ( x + 3 * w // 4 , y + h // 4 + 30 ), min ( w // 8 , h // 8 ),
color )
# 嘴巴
cv2 . rectangle ( img , ( x + 3 * w // 8 , y + 3 * h // 4 ),
( x + 5 * w // 8 , y + 7 * h // 8 ), color )
cv2 . imshow ( “ image “ , img ) # 显示图像
c = cv2 . waitKey ( 10 )
cv2 . waitKey ( 0 )
cv2 . destroyAllWindows ()
那么，我们已经识别出美女的五官了。
我们可以使用opencv训练自己的分类器，比如识别页面上的按钮、输入框等，那么是不是就可以通过AI来定位元素了。
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