Python+OpenCV实战之人脸追踪详解

概述

本文将介绍如何使用Python编写基于OpenCV的人脸追踪程序。人脸追踪是计算机视觉的重要应用，可以用于人机交互、视频监控等场景。

在本文中，我们将使用OpenCV中的Haar级联分类器进行人脸检测，构建基于Kalman滤波器的人脸追踪系统。本程序基于Python3.6和OpenCV3.4构建，配置较低的电脑也能运行，快来跟我一起学习吧。

环境配置

1. 安装Python3.6及以上版本
2. 安装pip
3. 安装OpenCV-Python模块

Haar级联分类器人脸检测

1. 下载OpenCV中的Haar级联分类器xml文件（例如haarcascade_frontalface_default.xml）
2. 加载xml文件，在图片中检测人脸
3. 对检测到的人脸进行标记

下面是示例代码：

import cv2

# 加载xml文件
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg', 1)

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Haar级联分类器检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 在图片中标记人脸位置
for (x, y, w, h) in faces:
    img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Kalman滤波器人脸追踪

1. 初始化Kalman滤波器矩阵
2. 使用Haar级联分类器检测人脸
3. 对每个检测到的人脸，更新Kalman滤波器，并预测下一帧的位置
4. 对预测的位置进行修正，画出追踪框

下面是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 初始化Kalman滤波器矩阵
kalman = cv2.KalmanFilter(4, 2)
kalman.measurementMatrix = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]], np.float32)
kalman.transitionMatrix = np.array([[1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], np.float32)

# 加载xml文件
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.avi')

# 初始化位置
x, y, w, h = 0, 0, 0, 0
measurement = np.array((2, 1), np.float32)
prediction = np.zeros((2, 1), np.float32)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret == False:
        break

    # 灰度化处理
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用Haar级联分类器检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        measurement[0][0] = x + w / 2
        measurement[1][0] = y + h / 2

        # 更新Kalman滤波器
        kalman.correct(measurement)

    # 预测下一帧的位置
    prediction = kalman.predict()

    # 修正位置并画出追踪框
    x = prediction[0][0] - w / 2
    y = prediction[1][0] - h / 2
    frame = cv2.rectangle(frame, (int(x), int(y)), (int(x+w), int(y+h)), (0, 255, 0), 3)

    cv2.imshow('face tracking', frame)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

结语

本文介绍了基于OpenCV的人脸追踪系统的实现方法。通过使用Haar级联分类器进行人脸检测，结合Kalman滤波器进行人脸追踪，完成了基本的图像处理任务。感谢您的阅读，希望能对您有所帮助。