人臉識別
大家在生活中經(jīng)常會看到在我們進(jìn)入商城時,門口會有相機(jī)在拍攝我們,并且會統(tǒng)計有多少人數(shù)進(jìn)入商店,它是如何進(jìn)行人數(shù)量統(tǒng)計的呢?
這就是是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一項關(guān)鍵技術(shù)——人臉識別,它使計算機(jī)系統(tǒng)能夠自動檢測、識別和驗(yàn)證圖像或視頻中的人臉。
人臉識別通過分析圖像中的人臉特征來執(zhí)行各種視覺任務(wù)。因?yàn)槠渲匾?,所以解決方法很多,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、級聯(lián)分類器等來提取和比對人臉特征。這些算法能夠處理各種光照、姿勢和表情條件下的人臉,從而實(shí)現(xiàn)高度準(zhǔn)確的識別。
硬件環(huán)境
PC:Ubuntu (≥20.04) + ROS2 (≥Foxy)
代碼
import cv2 import cv_bridge import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import Image class FaceDetection(Node): def __init__(self): super().__init__('face_detection') self.classifier_path = "haarcascade_frontalface_default.xml" self.bridge = cv_bridge.CvBridge() self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(self.classifier_path) self.image_sub = self.create_subscription(Image, '/image_raw', self.image_callback, 10) self.pub = self.create_publisher(Image, '/camera/process_image', 10) def image_callback(self, msg): image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, 'bgr8') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = self.face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(20, 20) ) if len(faces) > 0: for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) self.pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(image, 'bgr8')) def main(args=None): rclpy.init(args=args) face_detection = FaceDetection() rclpy.spin(face_detection) face_detection.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main()
代碼分析
?Haar Cascade 分類器:Haar Cascade 分類器是一種對象檢測器,通過訓(xùn)練來識別特定的對象,這里主要用于人臉檢測。
self.classifier_path = “haarcascade_frontalface_default.xml” 指定了已經(jīng)訓(xùn)練好的人臉分類器的路徑。
?ROS2節(jié)點(diǎn)初始化:rclpy.init(args=args) 和 rclpy.shutdown() 分別用于初始化和關(guān)閉ROS2節(jié)點(diǎn)。
?圖像訂閱和發(fā)布:
self.image_sub = self.create_subscription(Image, ‘/image_raw’, self.image_callback, 10) 用于訂閱原始圖像。
self.pub = self.create_publisher(Image, ‘/camera/process_image’, 10) 用于發(fā)布處理后的圖像。
?圖像處理回調(diào)函數(shù):image_callback(self, msg) 處理訂閱的圖像,首先將ROS消息轉(zhuǎn)換為OpenCV圖像。
?將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像:gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。
?使用 Haar Cascade 分類器檢測人臉:faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(20, 20))。
?如果檢測到人臉,用矩形標(biāo)記出來:cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)。最后,將處理后的圖像發(fā)布出去:self.pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(image, ‘bgr8’))。
?ROS2節(jié)點(diǎn)主函數(shù):def main(args=None): 主函數(shù)初始化節(jié)點(diǎn),并通過 rclpy.spin(face_detection) 進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行。
灰度圖像的重要性:
簡要說明
使用opencv實(shí)現(xiàn)人臉識別已經(jīng)是一個特別成熟的技術(shù)了,這里拋磚引玉希望大家出一個更nice的版本呀!
1、為什么要使用 Haar Cascade 分類器進(jìn)行人臉檢測,Haar Cascade分類器的幾個參數(shù)是什么含義?
Haar Cascade 分類器是一種經(jīng)過訓(xùn)練的對象檢測器,特別適用于檢測面部特征,如人臉和眼睛。它具有高度準(zhǔn)確的檢測性能,因此廣泛用于計算機(jī)視覺任務(wù)。Haar Cascade 分類器的優(yōu)勢在于它可以在不同尺度和旋轉(zhuǎn)下檢測對象,而且速度相對較快。
scaleFactor 參數(shù)用于指定每個圖像尺度上要縮小圖像的比例。這使得分類器能夠檢測不同尺寸的對象,而不僅僅適用于特定尺寸的對象。通過在不同尺寸上運(yùn)行分類器,可以檢測到遠(yuǎn)處和近處的對象,使檢測更加全面。
minNeighbors 參數(shù)用于指定檢測到目標(biāo)后,要保留的鄰近目標(biāo)的最小數(shù)量。這有助于去除重疊的檢測結(jié)果。較大的值會過濾掉一些檢測結(jié)果,以確保只返回高置信度的檢測結(jié)果。這有助于減少誤報。
2、為什么需要將輸入圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像?
Haar Cascade 分類器通常在灰度圖像上運(yùn)行,因?yàn)榛叶葓D像只包含亮度信息,而不包含顏色信息。這簡化了圖像處理,并使分類器能夠更好地識別對象的邊緣和紋理特征。此外,灰度圖像的計算量更小,因此處理速度更快。
審核編輯:劉清
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原文標(biāo)題:如何在OriginBot上實(shí)現(xiàn)人臉識別
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