《人工智能开源硬件与python编程实践》课件-项目8 计算机视觉与人脸检测
教学配套课件：人工智能开源硬件与python编程实践
2022/3/2
set_pixformat(sensor.RGB565) #设置为565彩色；
知识拓展：灰度图像
• 灰度图像是每个像素只有一个采样颜色的图像， 通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。
• 黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与 白色之间还有许多级的颜色深度。
• 图像灰度级指图像中的色度分量亮度的最大值与 最小值之差的级别。一般使用8位数据来表示灰度， 这样灰度共有256级。
• 以While程序结构为例，重点体会Python的缩进规则，进一 步了解和体验Python语言中if、for和函数定义等程序模块 的结构设计。如果不遵守缩进规则，会是什么结果？
• 课程中所编写的程序是运行在智能硬件上，属于嵌入式编 程。请从硬件的工作频率、内存、外存、输入输出接口、 摄像头等附件的性能、编程库的调用等方面分析，嵌入式 Python与运行在电脑上的Python程序在编程方法上有哪些 异同？
• 易于学习、易于掌握、易于推广普及； • 已经被移植在各种系统平台，扩展库特别
丰富。
2022/3/2
知识拓展：Python编程基础
• 变量与赋值 • 列表、元组及切片操作 • 语句 • 程序结构（顺序、条件、循环） • 函数 • 对象 • 注释
Python嵌入式编程
• 固化库、外部库的导入和引用； • MPU资源的引用； • OpenAI开源硬件常用嵌入式程序结构
Python与人脸检测使用Python进行人脸检测和识别
Python与人脸检测使用Python进行人脸检测和识别在现代科技的发展中，人脸检测和识别技术越来越成熟，其在安防、人机交互、社交媒体等领域具有广泛的应用。
Python作为一种高级编程语言，具有简洁易学、功能强大的特点，被广泛应用于各类软件开发。
本文将介绍如何使用Python进行人脸检测和识别。
一、Python与人脸检测技术人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是在图像或视频中准确地检测出人脸的位置和区域。
Python提供了多个开源的人脸检测库，如OpenCV和Dlib。
这些库提供了一系列的算法和接口，使得开发者能够方便地进行人脸检测的应用开发。
在Python中使用OpenCV进行人脸检测，首先要安装OpenCV库并导入相关模块。
下面是一个简单的人脸检测的示例代码：```pythonimport cv2# 加载人脸级联分类器face_cascade =cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 将图像转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测人脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)# 绘制人脸框for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)# 显示检测结果cv2.imshow('Faces', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```该代码中，首先加载了一个人脸级联分类器，这个分类器是一个预训练好的模型，用于检测人脸。
Python编程语言中的人脸识别与人脸表情识别
Python编程语言中的人脸识别与人脸表情识别Python是一种流行的编程语言，可以用于各种应用程序开发。
近年来，Python在人工智能领域的应用越来越广泛，其中包括人脸识别和人脸表情识别。
本文将介绍Python编程语言中的人脸识别和人脸表情识别相关的基础概念、方法和实现。
一、人脸识别人脸识别是通过计算机视觉技术实现人脸自动识别的过程，它可以应用于图像检索、人脸认证、视频监控等方面。
下面介绍几个常用的Python库和算法：1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理和计算机视觉相关的功能。
其中包括人脸检测和人脸识别功能。
使用OpenCV 进行人脸识别可以分为以下几个步骤：（1）读取图像并进行灰度处理（2）使用Haar Cascade分类器进行人脸检测（3）利用人脸识别算法进行识别2. DlibDlib是一个C++库，但是也提供了Python的接口，用于开发机器学习和计算机视觉应用程序。
Dlib包括人脸检测和人脸识别的算法。
相比于OpenCV，Dlib能够识别更多的人脸关键点，如眼睛、嘴巴和鼻子等。
3. Face_recognitionFace_recognition是一个基于Python的库，使用dlib算法实现人脸识别。
使用Face_recognition实现人脸识别可以很容易地对图像和视频进行处理。
Face_recognition提供了一系列API函数，可以进行人脸检测、人脸比对、人脸跟踪等操作，非常方便。
二、人脸表情识别人脸表情识别是利用计算机视觉技术，自动识别人脸表情的过程。
人脸表情识别具有广泛的应用前景，包括情感识别、人机交互等。
下面介绍几个常用的Python库和算法：1. OpenCVOpenCV不仅可以用于人脸识别，还可以用于人脸表情识别。
使用OpenCV实现人脸表情识别的步骤类似于人脸识别，但是需要训练一个表情识别器，用于识别不同的表情。
2. KerasKeras是一个高级神经网络API，可以用于快速开发深度学习模型。
《人工智能开源硬件与python编程实践》课件-项目2 视频捕捉与处理Python编程
视频捕捉与处理 Python编程
2020/9/24
情境导入
火车站“刷脸”进站模式采用了人脸识别技术。 检票闸机上都安装了摄像头，旅客走近机器时， 摄像头实时采集含有人脸的视频流，并自动在图 像帧中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进 行特征识别，与身份证芯片里的照片进行比对。
票证信息相符以及人脸与证件照比对通过，闸机 就会自动放行。
任务与目标
了解视频与图像的基本原理、相关技术和应用框 架；
掌握运用人工智能开源硬件进行摄像头工作控制 的方法，掌握Python语言的编程方法；
应用人工智能开源硬件和Python相关算法模块设 计视频采集与捕捉功能；
针对生活应用场景，进一步开展创意设计，设计 具有实用价值的set_framesize(sensor.QVGA) #设置图像的分辨率；
知识拓展：图像存储格式
彩色图像由RGB三个分量组成。Bitmap图像格式由三个 颜色通道组成，每个通道用8位数据来表示，各有 256 个 可能的值。所以，Bitmap图像又称为24 位真彩色图像， 也被称为RGB888格式。
# 获取一张图像
sensor.snapshot() #拍摄一张照片，返回一个image对象。
2020/9/24
功能拓展
通过摄像头捕捉到视频图像； 按下板上按键，保存图像帧到板上Flash存储中； 模拟实现相机功能。
2020/9/24
完整案例：
import sensor, image, time
。
2020/9/24
知识拓展：分辨率
摄像头的分辨率是指摄像头解析图象的能力，也 即摄像头的影像传感器的像素数。
最高分辨率就是指摄像头能最高分辨图像的能力 ，即摄像头的最高像素数。30万像素CMOS摄像 头的最高分辨率一般是分辨率为640×480 。
Python实现人脸识别技术的方法与实践
Python实现人脸识别技术的方法与实践人脸识别技术是近年来快速发展的一项技术，它在各行各业都有广泛的应用。
Python作为一种简洁而强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助我们实现人脸识别技术。
本文将介绍Python实现人脸识别技术的方法与实践，希望对您有所帮助。
首先，我们需要安装一些必要的库。
在Python中，有很多库可以帮助我们进行人脸识别，其中最常用的是OpenCV（Open Source Computer Vision Library）。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理和人脸识别的函数。
安装OpenCV可以通过在终端中运行以下命令来完成：```pip install opencv-python```安装完成后，我们可以使用以下代码来测试是否成功安装了OpenCV：```pythonimport cv2print(cv2.__version__)```接下来，我们需要准备一些样本图像用于训练和测试。
样本图像是用来训练我们的人脸识别模型的，它包含了人脸的不同姿态、表情和光照条件等。
在准备样本图像时，我们需要注意以下几点：1. 图像中的人脸应该是清晰可见的，最好是正脸或者半侧脸。
2. 样本图像应该包含不同的个体，以及不同的表情和光照条件。
3. 最好使用高分辨率的图像，这样可以提高识别的准确性。
一般来说，我们需要至少10张到20张左右的样本图像才能得到一个比较好的识别结果。
当然，如果有更多的样本，那会更好。
有了样本图像后，我们可以使用OpenCV提供的人脸识别算法进行训练和测试。
下面是一个简单的示例代码，通过训练集来构建一个人脸识别模型：```pythonimport cv2import os# 读取样本图像def read_images(path):images = []labels = []for file_name in os.listdir(path):if file_name.endswith('.png') or file_name.endswith('.jpg'):image_path = os.path.join(path, file_name)image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)images.append(image)labels.append(int(file_name.split('.')[0]))return images, labels# 创建人脸识别模型并训练def train_model(images, labels):recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()recognizer.train(images, np.array(labels))return recognizer# 测试模型def test_model(recognizer, test_image):gray_image = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)label, confidence = recognizer.predict(gray_image)return label# 示例代码的使用train_images, train_labels = read_images('train/')face_recognizer = train_model(train_images, train_labels)test_image = cv2.imread('test/test.jpg')predicted_label = test_model(face_recognizer, test_image)print(f"Predicted label: {predicted_label}")```这是一个简单的使用示例，您需要根据自己的需求进行相应的修改和优化。
Python人脸识别实战
Python人脸识别实战人脸识别是一项基于人工智能技术的应用，它通过对人脸进行分析、比对和识别，可以实现人脸的自动检测、人脸图像的特征提取、人脸的匹配和识别等功能。
Python作为一种强大、简洁且易于学习的编程语言，被广泛应用于人脸识别领域。
本文将介绍如何在Python环境下进行人脸识别实战。
一、人脸检测人脸识别的第一步是人脸检测，即从图像或视频中提取出人脸的位置和大小。
在Python中，可以使用OpenCV库来实现人脸检测的功能。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉相关的函数和工具。
在使用OpenCV进行人脸检测前，需要先安装OpenCV库，并下载人脸检测所需的级联分类器文件。
级联分类器是一种基于机器学习的算法，在训练阶段通过多个弱分类器的级联组合来实现对人脸的检测。
一种常用的级联分类器文件是Haar级联分类器，可以从OpenCV官方网站下载得到。
安装好OpenCV库和下载好级联分类器文件后，可以使用以下代码实现人脸检测的功能：```pythonimport cv2# 加载级联分类器文件face_cascade =cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 读取图像img = cv2.imread('face.jpg')# 将彩色图像转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测人脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))# 在图像上绘制人脸框for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)# 显示结果图像cv2.imshow('Face Detection', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```以上代码首先加载级联分类器文件，然后读取待处理的图像，并将其转换为灰度图像。
Python人工智能技术与应用课件：调研分析计算机视觉技术
手动设计：传统机器学习中， 需要手动设计特征提取器来 将输入数据转换为机器学习 算法可以处理的格式。
➢ 手动微调:视觉工程师必须 决定寻找哪些特征以检测图 ➢ 重新设计和调整:这通常需 像中的特定对象，并且为每 要领域专业知识和大量试错， 个类别选择正确的特征。当 而且随着数据集的变化，特 可能的类别数量增加时，该 征提取器可能需要重新设计 方法将变得十分复杂。工程 和调整。人力成本和时间成 师还必须手动微调许多参数， 本极高。 例如颜色，边缘，质地。
对象可变性高对象方向多变特征 刚性物体有固定位置和方向已知
应用特点
不确定未知缺陷足够的可用图像
具体特征需要较高透明度
计算机视觉的主要功能
A
B
C
分类 （Clas-sification）
D
检测
识别
（Detection） （Identification）
E
分割 （Segmentation）
图像滤波与降噪
检测车道线 对于自动驾驶汽车而言，车道线的削减可能会带来灾难性的后果。采用分割技术来检测车 道线，使得自动驾驶车辆在行驶时保持在规定的车道上，同时还能检测弯道并按照道路转 弯，从而为乘客提供安全的行驶体验。
计算机视觉技术的应用
（二） 其他行业应用
农作物环境检测
农业行业
计算机视觉在农业中的应用主要是用来 检测农作物的健康状况、病害的发生和虫 害的检测，以及农作物成熟度的评估。
计算机视觉技术发展历程
（四）基于传统机器学习和基于深度学习的计算机视觉技术典型应用场景
当前深度学习与传统机器学习算法技术典型应用场景与应用特点
深度学习
传统视觉方法
典型应用
Python人工智能技术与应用课件：完成基于KNN的人脸识别实训
Cruise智能驾驶系统。
人脸识别技术在自动驾驶中的应用
（一）用于驾驶员疲劳检测的系统
汽车防盗系统进行驾驶员身份确认
人脸识别将探测到的人脸与已保存到的 人脸特征进行比对。来识别驾驶员身份是 否准确。比如，凯迪拉克XT4就能通过B柱 的摄像头刷脸开车门。
基于KNN算法的人脸识别实训
（一）案例分析
KNN算法的人脸识别过程
LFW数据集使用方法
步骤
代码
描述
from sklearn.datasets
1
import
导入fetch_lfw_people函数
fetch_lfw_people
lfw_people =
2
fetch_lfw_people(min 使用fetch_lfw_people函数
_faces_per_person=7
➢ 每一行代表一张图像，每一列代表一个像素，每个像素的值表示图像中该像素点的颜色值 。
基于KNN算法的人脸识别实训
（二）案例实现
KNN模型训练及 预测实现流程
KNN模型训练及预测实现流程
序号
流程
命令
1
导入sklearn中的 KNeighborsClassifier类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
➢ 首先使用图像处理技术来提取人脸图像 中的特征；
➢ 使用机器学习分类算法来训练模型，以 识别不同的人脸；
➢ 最后，根据训练好的模型来识别新的人 脸图像；
基于KNN算法的人脸识别实训
（一）案例分析
KNN算法的人脸识别原理
➢ 在人脸识别中，KNN算法可以通过比较待识别人脸 图像与已有人脸图像的距离，找到最相似的K个人脸 图像，并将待识别人脸图像归类到这K个图像中的主 要类别中，从而实现人脸识别。KNN算法在处理小 规模的人脸识别问题时，能够获得较好的识别效果。
Python+OpenCV人脸检测原理及示例详解
Python+OpenCV⼈脸检测原理及⽰例详解关于opencvOpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。
它由⼀系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉⽅⾯的很多通⽤算法。
OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、⾼层 API 。
它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使⽤某些外部库。
OpenCV 对⾮商业应⽤和商业应⽤都是免费的。
同时 OpenCV 提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且 opencv 还提供了⼀个简单的 GUI(graphics user interface) 系统 :highgui 。
我们就通过 OpenCV 提供的⼀些⽅法来构造出这个⼈脸检测（face detection）程序来。
opencv的python包装OpenCV 本⾝是有 C/C++ 编写的，如果要在其他语⾔中使⽤，我们可以通过对其动态链接库⽂件进⾏包装即可，幸运的是，Python 下有很多个这样的包装，本⽂中使⽤的是 Cvtypes 。
事实上，在 Python 中很多的包都是来⾃第三⽅的，⽐如 PIL(Python Image Library) 即为 C 语⾔实现的⼀个图形处理包，被包装到了 Python 中，这些包装可以让你像使⽤ Python 的内建函数⼀样的使⽤这些 API 。
⼈脸检测原理⼈脸检测属于⽬标检测(object detection) 的⼀部分，主要涉及两个⽅⾯1.先对要检测的⽬标对象进⾏概率统计，从⽽知道待检测对象的⼀些特征，建⽴起⽬标检测模型。
2.⽤得到的模型来匹配输⼊的图像，如果有匹配则输出匹配的区域，否则什么也不做。
计算机视觉计算机的视觉系统，跟⼈的眼睛是⼤不相同的，但是其中也有类似之处。
⼈眼之能够看到物体，是通过物体上反射出来的光线刺激⼈眼的感光细胞，然后视觉神经在⼤脑中形成物体的像。
计算机通过摄像头看到的东西要简单的多，简单来说，就是⼀堆由数字组成的矩阵。
《人工智能开源硬件与python编程实践》课件-项目8 计算机视觉与人脸检测
分类则是按照某种标准给对象贴标签，再 根据标签来区分归类。也就是说，分类情 况下事先定义好了类别，类别数不再变化 。
知识拓展：区别与联系
分类器需要事先由包含人工标注类别的训 练数据训练得到，属于有监督的学习。
聚类则没有事先预定的类别，类别数不确 定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类 器，类别在聚类过程中自动生成，是一种 无监督学习。
高准确率。
知识拓展：利用haar算子实现人脸检测
对比检查分成了多个阶段，后一阶段的运 行以先前阶段的完成为前提。
设计与实践
摄像头工作参数设置 加载Haar算子 启动人脸检测 Python编程及实现 运行结果分析
摄像头工作参数设置
Haar Cascade算法采用的是黑白像素特征，积分 图也是在灰度图像上生成的。在人脸检测应用中 ，摄像头要设置为灰度图模式：
智能手机的相机功能也都采用了自动跟踪人脸、 自动对焦的技术，辅助人们拍下美好画面。
人脸检测与自动跟踪技术在校园出入控制、智慧 教室等系统中均有应用，也是进一步开展人脸识 别的基础。
任务与目标
了解人脸检测技术的基本原理、Haar相关算法和 应用框架；
《人工智能开源硬件与python编程实践》课件-项目5 计算机视觉目标跟踪系统
知识拓展：Lab颜色空间模型参数
L是亮度，取值范围是L∈（0,100）；a为颜色在 红绿轴的分量，取值范围是a∈（-128，127）； b为颜色在蓝黄轴的分量，取值范围是b∈（-128 ，127）。一些算法库对Lab模型参数做了量化对 齐处理，使其处于0-255范围，具体做法是： L=L*2.55，a=a+128，b=b+128。
继续拖动各B参数 的最大值和最小 值通道上的指针 ，尽量消除非红 色像素点，得到 最好的效果
设计与实践
镜头畸变的校正 通过像素统计进行颜色检测 调试、验证及完善程序
镜头畸变的校正
摄像头会遇到镜头畸变的问题。根据近大 远小的光学原理，在感光芯片的边缘位置 会出现桶型畸变，成像中会产生鱼眼效果；
以下图中的红色色块Lab建模为例：
启动阈值编辑器
在OpenAIE IDE开发环境中，从顶部菜单的“工 具”栏里，依次进行操作：选择工具->机器视觉>阈值编辑器
选择建模源图像
阈值编辑器操作界面
左上是源图像显示区，显示导入的图像帧。右上 是色块跟踪区，显示按照当前Lab阈值参数进行 颜色跟踪的情况。该区域显示的是二值化图像， 白色像素是被跟踪的像素。
阈值参数调节继续拖动各b参数的最大值和最小值通道上的指针尽量消除非红色像素点得到最好的效果拖动a参数的最大值和最小值通道上的指针尽量消除非红色像素点排除其余颜色的干扰
人工智能开源硬件与python编程实践
计算机视觉目标跟踪系统
情境导入
乒乓球、足球等机器人中涉及的关键技术是利用 计算机机器视觉技术实现对球形的识别和实时跟 踪，引导机械臂完成击球动作。
《人工智能开源硬件与python编程实践》课件-项目4 基于计算机视觉的物体形状检测
如何利用find_blobs、find_circles等方法，同时进行颜色 识别与形状的综合识别？请尝试编程解决。
r_min，r_max和r_step用来控制测试圆的半径。 缩小测试圆半径的数 值可以提升搜索性能。
阈值 threshold = 3500比较合适。如果视野中检测到的圆过多，需要 增大阈值；相反，如果视野中检测到的圆过少，需要减少阈值。
矩形检测find_rects方法
image.find_rects()方法用于查找图像中的 矩形，返回一个image.rect 对象的列表。该 方法适用于检测与背景形成鲜明对比的矩 形。
人工智能开源硬件与python编程实践
基于计算机视觉的 物体形状检测
情境导入
视觉分拣机器人，利用视觉系统采集图像，计算 机系统进行图像处理，先完成特征点检测、轮廓 检测等过程，再进行图像匹配或形状识别。
生活中经常遇到需要对物体形状进行判断的情形 ，自动拣球机可以发现视野内的乒乓球、高尔夫 球、足球等圆形物体，餐盘识别系统可以发现矩 形、圆形等指定形状的餐盘。学习物体形状检测 方法，了解相关应用技术，具有实际意义。
通过选取合适的阈值，将256个不同等级的灰度 图像进行划分，划分结果仍然可以描绘图像的整 体或局部特征，这样就实现了图像的二值化。
知识拓展：霍夫变换
图像中的形状检测主要是侦测诸如直线、圆形、 椭圆形、矩形等几何形状，常用的算法是霍夫变 换。
霍夫变换是通过直角坐标系和极坐标系之间的变 换将图像空间中具有相同特征的直线或者曲线映 射到参数空间中的一个点上，然后在参数空间中 对点进行描述，使结果更易识别和检测，最后用 累加器进行累加，从而把检测图形的问题转化为 寻找最大累加值的问题。
Python与人脸表情识别技术实践
Python与人脸表情识别技术实践随着人工智能的迅速发展，人脸表情识别技术在各个领域中的应用越来越广泛。
而Python作为一种简洁、高效的编程语言，被广泛应用于人脸表情识别技术的开发和实践。
本文将介绍Python与人脸表情识别技术相关的基础知识和实践案例，帮助读者全面了解和掌握这一领域的知识。
一、Python基础知识和图像处理库在开始学习人脸表情识别技术之前，我们需要对Python编程语言有一定的了解。
Python是一种面向对象的高级编程语言，具有简洁、易读和强大的特点，适合用于开发各种应用程序。
Python有丰富的第三方库支持，为人脸表情识别技术的实践提供了便利。
在人脸表情识别技术中，图像处理是一个非常重要的环节。
Python 中有许多优秀的图像处理库，如OpenCV和PIL等。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以处理图像和视频，具有强大的图像处理和计算机视觉功能。
PIL（Python Imaging Library）是Python中一个强大的图像处理库，提供了丰富的图像处理方法和工具。
二、人脸检测和人脸表情分类人脸表情识别技术是建立在人脸检测和人脸表情分类的基础上的。
人脸检测是指在图像或视频中检测人脸的位置和大小。
目前常用的人脸检测算法有Haar特征级联分类器和基于深度学习的卷积神经网络（CNN）等。
人脸表情分类是指根据人脸表情的特征，将其识别为对应的表情类别。
常用的表情类别包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、伤心、惊喜和中性等。
人脸表情分类可以利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）等。
三、Python实践案例：基于CNN的人脸表情识别下面将介绍一个基于CNN的人脸表情识别实践案例。
首先，我们需要准备一个标注有人脸表情的数据集，可以使用公开的数据集如FER2013。
然后，我们使用Python中的CNN网络模型进行训练和测试。
在Python中，使用Keras库可以方便地构建和训练深度神经网络。
《人工智能开源硬件与python编程实践》课件-项目10 计算机视觉与条码识别
知识拓展：条形码的扫描与识别
扫描。条形码的扫描需要扫描器，扫描器利用自 身光源照射条形码，再利用光电转换器接受反射 的光线，将反射光线的明暗转换成数字信号。
设定条码的码制
定义一个函数，设计码制选择功能，供主程序调用 。
def barcode_name(code): if(code.type() == image.EAN2): return "EAN2" if(code.type() == image.EAN5): return "EAN5" if(code.type() == image.UPCE): return "UPCE" if(code.type() == image.ISBN10): return "ISBN10" if(code.type() == image.CODABAR): return "CODABAR" if(code.type() == image.CODE39): return "CODE39"
img.draw_rectangle(code.rect()) print_args = (barcode_name(code), code.payload(), (180 * code.rotation()) / math.pi, code.quality(), clock.fps()) print("Barcode %s, Payload \"%s\", rotation %f (degrees), quality %d, FPS %f" % print_args) if not codes: print("FPS %f" % clock.fps())
Python与人脸识别使用Python进行人脸识别和人脸检测
Python与人脸识别使用Python进行人脸识别和人脸检测Python与人脸识别在当今的数字时代，人脸识别技术日益成熟，被广泛应用于各个领域。
Python作为一种流行的编程语言，具有简洁易学、丰富的第三方库支持等特点，为人脸识别的开发和应用提供了便利。
本文将介绍如何使用Python进行人脸识别和人脸检测。
一、人脸识别简介人脸识别技术是指通过计算机对人脸图像进行处理和解析，提取出人脸特征并与数据库中存储的已知人脸特征进行比对，从而实现识别身份的一种技术。
人脸识别技术可以广泛应用于安防系统、身份验证、人脸支付等方面。
二、Python中的人脸识别库Python中有多个强大的人脸识别库可供使用，其中最流行的包括OpenCV和face_recognition。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
face_recognition是一个基于dlib库开发的人脸识别库，具有较高的识别准确率和较好的性能。
三、使用Python进行人脸识别1. 安装所需库在开始之前，需要先安装OpenCV和face_recognition库。
可以通过pip命令进行安装：```pythonpip install opencv-pythonpip install face_recognition```2. 加载人脸图像首先，需要将用于识别的人脸图像加载到程序中。
使用OpenCV库的`cv2.imread()`函数可以读取图像文件：```pythonimport cv2image = cv2.imread("face.jpg")```3. 检测人脸接下来，使用人脸检测算法检测图像中的人脸位置。
OpenCV提供了多种人脸检测算法，其中最常用的是基于Haar特征的级联分类器。
```pythonimport cv2# 加载人脸检测器face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")# 灰度化图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 在灰度图像中检测人脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))```4. 识别人脸当检测到人脸后，可以使用face_recognition库对人脸进行识别。
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分析与思考
编程案例中是利用计算机视觉开源库中已经训练好的Haar 人脸检测模型数据，如何自行训练出人脸检测Haar模型？ 如何在程序中调用外部的Haar模型？提出你的实施方案， 有条件进行编程实践。
计算机视觉开源库中的Haar Cascade方法可以应用在人 脸以外的目标检测吗？比如宠物爱好者常常提出希望有一 个狗脸、猫脸检测功能，以便设计一个宠物管理系统。针 对这些问题，提出你的模型建立、训练和编程实施方案。
HaarCascade内置有已经训练好的haar模型，如 “frontalface”人脸模型或者“eye”人眼模型， 编程时直接指定即可。
启动人脸检测的过程
控制摄像头的工作，定时捕捉图像帧；
启动Haar Cascade分类器工作，检测出图像帧中 所有的人脸区域；
在图像帧中标注出所有检测到的人脸区域；
积分图构造好之后，图像中任何矩阵区域的像素 累加和都可以通过简单运算得到。只遍历一次图 像就可以求出图像中所有区域像素和的快速算法 ，大大的提高了图像特征值计算的效率。
知识拓展：弱学习与强学习
弱学习就是指一个学习算法对一组概念的 识别率只比随机识别好一点；
强学习指一个学习算法对一组概率的识别 率很高。
➢检测人脸使用image.find_features(cascade[, threshold=0.5[, scale=1.5[, roi]]])方法，搜索与Haar Cascade匹配的所有区域的图像，返回所检测到的边界框 矩形元组(x，y，w，h)列表。若未发现，则返回空列表。 ➢cascade 是Haar Cascade对象。threshold 是浮点数 （0.0-1.0），较小的值在提高检测速率同时增加误报率。 scale 是必须大于1.0的浮点数。较高的比例因子运行更快， 但其图像匹配相应较差。理想值介于1.35-1.5之间。
知识拓展：聚类与分类
聚类是将数据对象集合划分成相似的对象 类的过程，使得同一个类中的对象之间具 有较高的相似性，而不同类中的对象具有 较高的相异性。
分类则是按照某种标准给对象贴标签，再 根据标签来区分归类。也就是说，分类情 况下事先定义好了类别，类别数不再变化 。
知识拓展：区别与联系
分类器需要事先由包含人工标注类别的训 练数据训练得到，属于有监督的学习。
任务与目标
了解人脸检测技术的基本原理、Haar相关算法和 应用框架；
掌握运用人工智能开源硬件设计人脸检测应用的 方法，提升Python语言的编程能力；
通过Python编程，调用Haar Cascade算法，实现 人脸检测功能；
针对生活应用场景，进一步开展创意设计，设计 针对校园安防等需求的具有实用性的人脸检测应 用系统。
对比检查分成了多个阶段，后一阶段的运 行以先前阶段的完成为前提。
设计与实践
摄像头工作参数设置 加载Haar算子 启动人脸检测 Python编程及实现 运行结果分析
摄像头工作参数设置
Haar Cascade算法采用的是黑白像素特征，积分 图也是在灰度图像上生成的。在人脸检测应用中 ，摄像头要设置为灰度图模式：
知识拓展： Haar分类器的训练
采集人脸图像，建立人脸、非人脸样本集； 计算Haar-like特征值和积分图； 进行弱分类器训练，筛选出T个最优弱分类
器； 把这T个最优弱分类器传给AdaBoost算法，
训练出区分人脸和非人脸的强分类器； 使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提
高准确率。
知识拓展：利用haar算子实现人脸检测
先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类 器；
将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的 N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第 二个弱分类器；
将前面都分错了的样本加上其他的新样本构成另 一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学 习得到第三个弱分类器；
依次继续。然后把这些弱分类器集合起来，构成 一个强分类器。
通过Haar-like特征的计算实现了人脸特征 的量化，以便区分人脸和非人脸。
知识拓展： Haar-like特征计算方法
对于一个灰度图像I而言，其积分图也是一张与I尺 寸相同的图，只不过该图上任意一点(x,y)的值是 指从灰度图像I的左上角与当前点所围成的矩形区 域内所有像素点灰度值之和。
当把扫描图像一遍，到达图像右下角像素时，积 分图像就构造好了。
聚类则没有事先预定的类别，类别数不确 定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类 器，类别在聚类过程中自动生成，是一种 无监督学习。
知识拓展： Haar-like特征
Haar-like特征一种常用的图像特征描述算 子，在机器视觉领域应用很广；
分为边缘特征、线性特征、中心特征和对 角线特征等，组合成特征模板。特征模板 内只有白色和黑色两种矩形，并定义该模 板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩 形像素和。
Python编程及实现
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
while (True):
img = sensor.snapshot()
#捕捉图像帧
objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.35)
for r in objects: #在找到的目标对象上画框，标记出来；
img.draw_rectangle(r)
调试经验
如果视频区显示出摄像头捕捉的图像帧质量过低，继续进 行人脸检测将没有意义。这时需要调节摄像头的工作参数 。如果图像偏暗，则对LED编程进行补光；
人脸处于逆光状态，人脸部分的图像特征模糊，对人脸检 测很不利。调试程序时更换人脸位置，避开这种情况；
sensor.set_contrast(1) 3至+3；
#设置相机图像对比度，范围从-
sensor.set_gainceiling(16) #设置相机图像增益上限，参数 范围：2, 4, 8, 16, 32, 64, 128；
sensor.set_ize(sensor.HQVGA) #设置摄像头分辨 率为HQVGA: 240x160
研究工作表明，只要有足够的数据，弱学 习算法就能通过集成的方式生成任意高精 度的强学习方法。
知识拓展： Adaboost算法初步
各种Haar特征，每一个小黑白块就是一种 规则，也是一种特征，也是一个分类器。
它们都是弱分类器。 把一批准确率很差的弱分类器级联在一起
，变成一个强分类器
知识拓展： Adaboost迭代过程
知识拓展：人脸Haar-like特征
对于人脸图像，脸部的一些特征能由矩形 特征来简单描述，如：眼睛要比脸颊颜色 要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比 周围颜色要深等。
在人脸检测应用中，将任意一个矩形模板 移动到人脸区域上，计算将白色区域的像 素和减去黑色区域的像素和，得到的值就 是属于人脸的特征值。
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) #灰度图，每像 素为8位、1字节。注意人脸识别只能用灰度图；
加载Haar算子
加载Haar模型的方法：class image.HaarCascade(path[, stages=Auto])
其中，stages 为Haar Cascade级联分类器的总阶 段数，也就是强分类器的个数。Stages值要根据 实际情况来选择：设置较低的阶段数可以得到较 快的检测速度，但误识率也会较高；设置较高的 阶段数可提高识别准确度，但牺牲了检测速度。
人工智能开源硬件与python编程实践
计算机视觉与人脸检测
情境导入
新款的相机都采用了智能技术，能够自动检测到 取景框内的人脸，自动往人脸对焦，拍下高质量 的照片。
智能手机的相机功能也都采用了自动跟踪人脸、 自动对焦的技术，辅助人们拍下美好画面。
人脸检测与自动跟踪技术在校园出入控制、智慧 教室等系统中均有应用，也是进一步开展人脸识 别的基础。
人脸检测技术如何进一步应用到校园生活中，你有什么创 意？可以设计出哪种智能应用系统？对你的新创意进行设 计和编程实践。