OpenCV实践之路——人脸识别之一数据收集和预处理

参考：http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51386949

人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自己训练分类器了。opencv给出的有人脸识别的教程：Face Recognition with OpenCV。网上也可以找到中文版本的。

一、背景数据集

本次用的数据集市opencv给出的教程里面的第一个数据集：The AT&T Facedatabase。又称ORL人脸数据库，40个人，每人10张照片。照片在不同时间、不同光照、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集。所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的，正面竖直人脸(有些有有轻微旋转)。

下载下来之后是这样的：

可以看到每个人一个文件夹，每个文件夹下是这个人的十张照片，但是不是我们熟悉的BMP或者是PNG或者是JPEG格式的，而是PGM格式的。windows7自带的照片查看器和画图软件都不能打开这种格式的图片。不过好在我昨天刚对imread()函数研究过：使用imread()函数读取图片的六种正确姿势。所以记得opencv文档里有这样的描述：



imread()还是很强大的，所以写个程序看看那这些人是什么样吧。

二、自己的人脸数据集

1、拍照程序

想要识别自己，单有别人的数据集还是不行的，还需要自己人脸的照片才行。这就需要我们收集自己的照片，然后和上面的那个数据集一起来训练模型。在拿着手机自拍的过程中我想到，问什么不写一个程序用电脑的摄像头自拍呢，随便还能研究下怎么用opencv实现拍照的功能。经过一番实验（其实还是费了好长时间），终于写了一个拍照程序。

程序的功能就是打开电脑摄像头，当P键按下（P是拍照的首字母？还是Photo的首字母？还是Picture的首字母？）的时候，保存当前帧的图像。简单到没朋友（竟然耗费了那么久！）。

C++

#include <opencv.hpp>
#include <string>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
// 打开视频
string sourceReference="E:\\test3\\vedio\\vtest.avi";
VideoCapture cap(sourceReference);

//如果是摄像头
// VideoCapture cap(0);

if(!cap.isOpened()) return -1;

Mat frame;
int i=0;
while (1)
{
char key = waitKey(100);
cap >> frame;
if (frame.empty())
{
return -1;
}

imshow("frame", frame);
string filename = format("D:\\pic%d.jpg", i);
if (key=='q' || key==27) break;

switch (key)
{
case'p':
i++;
imwrite(filename, frame);
imshow("photo", frame);
waitKey(500);
destroyWindow("photo");
break;
default:
break;
}
}
destroyAllWindows();
cap.release();
return 0;
}

然后我们就可以运行程序，不停地按下p键对自己一通狂拍了。

python

# -*- coding: UTF-8 -*-

import cv2

# 打开视频
sourceReference=r"E:\\test3\\vedio\\vtest.avi"
cap=cv2.VideoCapture(sourceReference)

# 如果是摄像头
# cap=cv2.VideoCapture(0)

if not cap.isOpened():exit(-1)

i=0
while(1):
ret,frame=cap.read()
if not ret:exit(-1)

cv2.imshow('frame',frame)
key=cv2.waitKey(60) & 0xff
if key==27 or key==ord('q'):break
filename = r"D:\\pic{0}.jpg".format(i)
# filename = r"D:\\pic%d.jpg"%(i)

if key==ord('p'):
i+=1
cv2.imwrite(filename,frame)
cv2.imshow('photo',frame)
cv2.waitKey(300)
cv2.destroyWindow('photo')

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

2、预处理

在得到自己的人脸照片之后，还需要对这些照片进行一些预处理才能拿去训练模型。所谓预处理，其实就是检测并分割出人脸，并改变人脸的大小与下载的数据集中图片大小一致。

人脸检测在之前的博客中已经做了介绍，这里就不再赘述。详情参考：OpenCV实践之路——人脸检测（C++/Python)。用ROI分割即可。

检测出人脸之后改变大小使之与ORL人脸数据库人脸大小一致。通过加断点在Locals里面或者是ImageWatch可以看到ORL人脸数据库人脸的大小是92 x 112。

这里只需要对检测后得到的ROI做一次resize即可。

这两步的代码如下：

#include <opencv.hpp>
#include <string>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
Mat img;
std::vector<Rect> faces;
Mat img_gray;
string filename="E:\\test3\\image\\messi_2.jpg";
img=imread(filename);
cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);
equalizeHist(img_gray, img_gray); // 直方图均衡

//-- Detect faces
String face_cascade_name = "E:\\test3\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml";
CascadeClassifier face_cascade;   //定义人脸分类器
//-- 1. Load the cascades
if (!face_cascade.load(face_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return -1; };
face_cascade.detectMultiScale(img_gray, faces, 1.1, 3, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, Size(50, 50));

for (size_t j = 0; j < faces.size(); j++)
{
Mat faceROI = img(faces[j]);
Mat MyFace;
if (faceROI.cols > 100)
{
resize(faceROI, MyFace, Size(92, 112));
string  str = format("D:\\MyFcae%d.jpg", j);
imwrite(str, MyFace);
imshow("ii", MyFace);
}
int c = waitKey(5000);
if ((char)c == 27) { return 0; } // escape
}

destroyAllWindows();
return 0;
}

至此，我们就得到和ORL人脸数据库人脸大小一致的自己的人脸数据集。然后我们把自己的作为第41个人，在我们下载的人脸文件夹下建立一个s41的子文件夹，把自己的人脸数据放进去。就成了这样下面这样，最后一个文件夹里面是我自己的头像照片：



最后那个at.txt放到下一次再说，训练模型就靠它了。

这里有一点值得注意：我这里保存的图像格式是.jpg的，而不是跟原数据集一样是.pgm的。经测试仍然可以训练出可以正确识别我自己人脸的模型来。但是如果大小不一致会报错。