人脸检测几种方法

一、opencv中的haar模型进行检测

import cv2

img=cv2.imread('../image/img.jpg')
img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
casc=cv2.CascadeClassifier("../model/haarcascade_frontalface_default.xml")

faces=casc.detectMultiScale(img,1.3,4)
face_num=0
for face in faces:
    x=list(face)[0]
    y=list(face)[1]
    w=list(face)[2]
    h=list(face)[3]
    face_num+=1

    # print(da,x,y,w,h)
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2,1)
print("face_num:",face_num)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey()

scaleFactor     指定检测图像选择框的缩小比例。

minNeighbors     指定检测目标候选框达到多少应保留。

人脸数目: 33
运行时间: 1.4092044830322266

二、dlib检测

2.1  get_frontal_face_detector

import cv2
import dlib

detector=dlib.get_frontal_face_detector()

img=cv2.imread('../image/img.jpg')
b,g,r=cv2.split(img)

dets=detector(img,1)
# print(dets)
face_num=0
for i ,face in enumerate(dets):
    pt1=(face.left(),face.top())
    pt2=(face.right(),face.bottom())
    face_num+=1
    cv2.rectangle(img,pt1,pt2,(0,0,255),2)

print("face_num:",face_num)
cv2.imwrite('dlib_face.jpg',img)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

人脸数目: 34
运行时间: 0.8732187747955322

2.2    mmod_human_face_detector

import cv2
import dlib

cnn_detector=dlib.cnn_face_detection_model_v1("../model/mmod_human_face_detector.dat")
img=cv2.imread('../image/ab.jpg')


dets=cnn_detector(img,1)
print(dets)

for i ,data in enumerate(dets):
    face=data.rect
    pt1=(face.left(),face.top())
    pt2=(face.right(),face.bottom())

    cv2.rectangle(img,pt1,pt2,(0,0,255),2)
    cv2.imshow('img',img)


cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

 人脸数目: 37
运行时间: 3.888331651687622

对比分析参考： 人脸检测学习笔记（数据集-DLIB人脸检测原理-DLIB&OpenCV人脸检测方法及对比） - dskit - 博客园