前言
今天带来的是基于Opencv（c 底层编译）的人脸识别，再利用PyMySQL实现对数据的储存。 具体步骤是：
使用到的库，模块有 ①CV2(Opencv)：图像识别，摄像头调用 ②os：文件操作 ③numpy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库 ④PIL：Python Imaging Library，Python平台事实上图像处理的标准库 ⑤PyMySQL:用户信息存储(可以用 Navicat for MySQL来可视化操作）
当然电脑应该先下载mysql数据库，本次默认的是使用mysql自带的test数据库，具体参数也可自行修改，下载教程百度有，使用可以看我另一篇博文
建议用pip命令时使用清华镜像网站，否则下载可能很慢
代码语言：javascript复制pip install [名字] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple还需要下载Opencv提供的人脸模型特征数据 版本自己选择，还有显示的字体（simsun.ttc文件）应该放到py文件的同个目录 下载网址是下载地址Opencv官网 下载完后将 ./data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml 复制到跟py文件同个目录
首先
首先应该在py文件的目录里面创建一个名为Picture_resources的子文件夹，当然可以修改代码中的生成文件目录 先是对人脸数据的抓取，然后生成一帧一帧的人脸灰度图片储存起来，过程中还应该将用户输入的信息对应储存到MySQL数据库里面
代码语言：javascript复制import datetime
import os
import shutil
import time
import cv2 as cv
import numpy as np
import pymysql
'''
@Author：Himit_ZH
@Date: 2020.3.1
'''
#与数据库进行数据连接
def PutDatatoSql(sname,sno):
flag = 1
con = pymysql.connect(host='localhost', password='123456', user='root', port=3306,db='facedata')
# 创建游标对象
cur = con.cursor()
# 判断是否存在库
#判断是否存在表 无则自动创建
sql1 = r'''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_stu (
id int PRIMARY KEY NOT NULL auto_increment,
sname VARCHAR(20) NOT NULL,
sno VARCHAR(14) NOT NULL,
created_time DATETIME )
'''
cur.execute(sql1)
# 编写查询数据的sql
sql2 = 'select * from t_stu where sname=%s and sno=%s'
try:
cur.execute(sql2,args=(sname,sno))
con.commit()
# 处理结果集
student = cur.fetchall()
if student:
con.close()
flag = 2
return flag
except Exception as e:
print(e)
print('查询数据失败')
flag = 0
return flag
# 编写插入数据的sql
sql3 = 'insert into t_stu(sname,sno,created_time) values(%s,%s,%s)'
dt = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
try:
# 执行sql
cur.execute(sql3, (sname,sno,dt))
# 提交事务
con.commit()
print('插入数据成功')
return flag
except Exception as e:
print(e)
con.rollback()
print('插入数据失败')
flag = 0
return flag
finally:
# 关闭连接
con.close()
if __name__ == '__main__':
while True:
face_id = input('请输入学号：')
face_name = input('请输入姓名：')
result = PutDatatoSql(face_name, face_id)
if result == 1:
break
elif result == 2:
# 可能存在数据库有记录 但是图像资源被删掉了，这种情况重新录入
if not os.path.exists('./Picture_resources/Stu_' str(face_id)): #文件夹是否存在
break
elif not os.listdir("./Picture_resources/Stu_" str(face_id)): #文件夹里面是否有文件
break
else:
print('该用户已存在!')
else:
print('数据库未能成功连接')
print('请看向摄像头，3秒后开始采集300张人脸图片(可按ESC强制退出)...')
count = 0 #统计照片数量
path = "./Picture_resources/Stu_" str(face_id) #人脸图片数据的储存路径
#读取视频
cap=cv.VideoCapture(0)
time.sleep(3) #停顿三秒后打开摄像头
while True:
flag,frame=cap.read()
#print('flag:',flag,'frame.shape:',frame.shape)
if not flag:
break
# 将图片灰度
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 加载特征数据
face_detector = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
if not os.path.exists(path): # 如果没有对应文件夹，自动生成
os.makedirs(path)
if len(faces) > 1: #一帧出现两张照片丢弃，原因：有人乱入，也有可能人脸识别出现差错
continue
# 框选人脸，for循环保证一个能检测的实时动态视频流
for x, y, w, h in faces:
cv.rectangle(frame, (x, y), (x w, y h), color=(0, 255, 0), thickness=2)
count = 1
cv.imwrite(path '/' str(count) '.png', gray[y:y h, x:x w])
# 显示图片
cv.imshow('Camera', frame)
print('已采集成功人脸照片数量为：' str(count))
if 27 == cv.waitKey(1) or count>=300: #按ESC可退出 默认采集500张照片
break
#关闭资源
print('采集照片成功,3秒后退出程序...')
time.sleep(3)
cv.destroyAllWindows()
cap.release()其次
一样要在py文件同目录下创建一个名叫Trainer的文件夹，当然你可以修改代码里面的生成文件路径 然后利用opencv的LBPHFaceRecognizer对人脸创建模型，制作我们自己的人脸识别器，存储为名叫trainer.yml的数据文件，等待人脸识别来调用 补充：LBP是一种特征提取方式，能提取出图像的局部的纹理特征，最开始的LBP算子是在3X3窗口中，取中心像素的像素值为阀值，与其周围八个像素点的像素值比较，若像素点的像素值大于阀值，则此像素点被标记为1，否则标记为0。这样就能得到一个八位二进制的码，转换为十进制即LBP码，于是得到了这个窗口的LBP值，用这个值来反映这个窗口内的纹理信息。
代码语言：javascript复制import os
import time
import cv2
import pymysql
from PIL import Image
import numpy as np
'''
@Author：Himit_ZH
@Date: 2020.3.1
'''
def getIdfromSql(sno):
con = pymysql.connect(host='localhost', database='test', user='root', password='123456', port=3306)
# 创建游标对象
cur = con.cursor()
# 编写查询的sql
sql = 'select id from t_stu where sno=' sno
# 执行sql
try:
cur.execute(sql)
# 处理结果集
student = cur.fetchone()
id = student[0]
return id
except Exception as e:
print(e)
print('查询所有数据失败')
finally:
con.close()
def getImageAndLabels(path):
facesSamples=[]
imageFiles = []
ids = []
for root, dirs, files in os.walk(path):
# root 表示当前正在访问的文件夹路径
# dirs 表示该文件夹下的子目录名list
# files 表示该文件夹下的文件list
# 遍历文件
for file in files:
imageFiles.append(os.path.join(root, file))
#检测人脸
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
#遍历列表中的图片
count = 0
for imagefile in imageFiles: #获得各文件夹名字
imagefile=imagefile.replace('\','/')
id = int(getIdfromSql(imagefile.split('/')[2].split('_')[1]))
PIL_img=Image.open(imagefile).convert('L') #打开图片并且转为灰度图片
#将图像转换为数组
img_numpy=np.array(PIL_img,'uint8')
faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy)
for x,y,w,h in faces:
facesSamples.append(img_numpy[y:y h,x:x w])
ids.append(id)
return facesSamples,ids
if __name__ == '__main__':
#图片路径
path='./Picture_resources'
#获取图像数组和id标签数组
print('开始采集数据...')
faces,ids=getImageAndLabels(path)
print('采集数据结束，开始训练数据...')
#获取训练对象
recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(faces,np.array(ids))
#保存文件
recognizer.write('./Trainer/trainer.yml')
print('训练数据成功！3秒后程序自动关闭...')
time.sleep(3)最后
再次打开摄像头对人脸进行识别，此次识别先取出数据库对应id的数据，然后显示在识别框旁边。
代码语言：javascript复制import cv2
import pymysql
import numpy
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
'''
@Author：Himit_ZH
@Date: 2020.3.1
'''
#此函数是为了实现中文显示，opencv自带显示文字的函数的并不能显示中文
def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20):
if (isinstance(img, numpy.ndarray)): #判断是否OpenCV图片类型
img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(img)
fontText = ImageFont.truetype(
"./simsun.ttc", textSize, encoding="utf-8")
draw.text((left, top), text, textColor, font=fontText)
return cv2.cvtColor(numpy.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
def getDataFromSql():
names = {}
# 创建连接
con = pymysql.connect(host='localhost', database='facedata', user='root', password='123456', port=3306)
# 创建游标对象
cur = con.cursor()
# 编写查询的sql
sql = 'select * from t_stu'
# 执行sql
try:
cur.execute(sql)
# 处理结果集
students = cur.fetchall()
for student in students:
id = student[0]
sname = student[1]
sno = student[2]
names[int(id)] = sname
except Exception as e:
print(e)
print('查询所有数据失败')
finally:
# 关闭连接
con.close()
return names
if __name__ == '__main__':
recogizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
#加载训练数据集文件
recogizer.read('./Trainer/trainer.yml')
#加载人脸特征数据
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
names = getDataFromSql() #获取数据库对应数据
cam = cv2.VideoCapture(0) #开启默认摄像头，其他外接摄像头参数可换为1，2....
minW = 0.1*cam.get(3)
minH = 0.1*cam.get(4)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX #字体格式
while True:
ret, img = cam.read() #读取每一帧图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #设置成灰度图片
faces = face_detector.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.2,
minNeighbors=5,
minSize=(int(minW), int(minH))
)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x w, y h), (0, 255, 0), 2)
idnum, confidence = recogizer.predict(gray[y:y h, x:x w])
if confidence < 60:
idname = names[idnum]
confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence))
else:
idname = 'unknown'
confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence))
#将名字和相似度显示在图片上
img = cv2ImgAddText(img, idname, x, y-30, (0, 255, 0),30) #显示中文
#cv2.putText(img, str(idname), (x 5, y-5), font, 1, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(img, str(confidence), (x 5, y h-5), font, 1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('Camera', img)
k = cv2.waitKey(1)
if k == 27:#按ESC关闭摄像头，退出人脸识别
break
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()最后的最后
附上已经生成exe文件的压缩包，不过还应该自己下载mysql数据库，将登陆密码设为123456，只要下载后，按顺序打开程序，①录入图片，②训练数据，③进行人脸识别，就能成功。
已经生成exe文件可以没有python环境 但是还是要有mysql数据库！！！ 完整压缩包下载
