一种简单而智能的方法：Python也能进行面部识别
本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。
本文将介绍图像处理中的一些重要概念，除了具体解释每个步骤之外，还将提供一个在Python中使用Cv2和DLib库轻松进行人脸识别的项目。
感兴趣区域
在使用图像进行面部分析时，最重要的概念之一是定义感兴趣区域(ROI)，我们必须在图像中定义一个特定的部分，在那里筛选或执行一些操作。
例如，如果我们需要筛选汽车的车牌，我们的感兴趣领域只停留在车牌上，那么街道、车身和图片中出现的任何东西都只是辅助部分。在本例中，我们将使用opencv库，该库支持对图像进行分区并帮助我们确定感兴趣领域。
Haar库
本项目中将使用现成的分类器：级联的Haar分类器，这种特定的分类器将始终适用于灰度图像。
该算法生成了一个几何图形，该几何图形将识别与我们所分析的相似点。因此在本例中，它将尝试寻找人脸图案，即眼睛、鼻子和嘴巴。这种分析方法最大的问题是产生幻想性视错觉。
你看到的是人眼还是几扇窗户?在希腊词源学中，幻想性视错觉是一种人类的特征。从童年起，我们的大脑就被编程来识别物体、图像中的人脸。利用我们先前获得的经验，我们自己的大脑会根据我们所认识到的“人类”特征来寻找一种模式，增加新的人脸面孔。
使用Haar人脸特征分类器
用以下图像为例：
来看看识别这张图片中的人脸代码：
import cv2
group_of_people_image = cv2.imread('images/image7.jpg')
frontal_face_classifier = cv2.CascadeClassifier('classifier/haarcascade_frontalface_default.xml')
image_in_gray_scale = cv2.cvtColor(group_of_people_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = frontal_face_classifier.detectMultiScale(image=image_in_gray_scale,scaleFactor=1.3, minNeighbors=6)
for (x_axis, y_axis, weight,height) in faces:
cv2.rectangle(group_of_people_image,(x_axis, y_axis), (x_axis + weight, y_axis + height), (255, 0, 0), 2) 该算法将图像转换为灰度图像，如前所述，这是分类器操作的一个基本步骤，然后我们使用dectedMultiScale函数搜索图像中的人脸，并通过绘制矩形来显示图像的位置，当定位人脸时结果如下：
我们能够准确地分析两张出现的脸(采用矩形的方式将人脸框起来)，有两个人完全正面地露出他们的脸，人脸完全显现，所以我们可以清楚地看到他的脸;另一个人只露出了面部的一部分，所以我们没有得到准确的信息来确认这是一张完整的人脸。
面部特征检测
Dlib是一个拥有一些分类器的库，可以帮助我们检测人脸的某些部分，例如：眼睛、眉毛、鼻子和洋娃娃的区域。以下图为例：
现在，使用算法来识别图像中的面部特征点：
import cv2
import dlib
import numpy as np
initial_image = cv2.imread('images/image9.jpg')
initial_image_in_rgb = cv2.cvtColor(initial_image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
reference_image = initial_image_in_rgb.copy()
classifier_path = dlib.shape_predictor('classifier/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
frontal_face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
rectangles =frontal_face_detector(initial_image,1)
for k, d inenumerate(rectangles):
cv2.rectangle(reference_image,(d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (255, 255, 0), 2)
landmarks = []
for rectangle in rectangles:
landmarks.append(np.matrix([[p.x, p.y] for p inclassifier_path(reference_image,rectangle).parts()]))
for landmark in landmarks:
for index, point inenumerate(landmark):
point_center = (point[0, 0], point[0, 1])
cv2.circle(reference_image,point_center, 3, (255, 255, 0), -1)
cv2.putText(reference_image,str(index), point_center, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 3, (255, 255, 255), 2) 我们使用的是人脸68个特征分类器，它试图更精确地理解点面，这给了我们更多的选择去分析结果，其缺点是速度有点慢。所以必须划定一个矩形来确定我们的脸可能在哪里，特征是我们可以识别的人脸特征，包括脸、嘴、眼睛、眉毛。
一旦用矩形的方式框出了脸，就可以使用功能部件将这些特征返回，最后将得到一些可视化的东西去生成一个带有面部点的图像。结果是：
这些点对于帮助识别表情很重要，例如我们可以识别出这个男孩睁着眼睛，闭着嘴巴。把这看作是一种情绪的表现，可以说这个男孩很焦虑。当一个人微笑时，它可以帮助理解这种情绪可能表达的是幸福。
上述例子向我们展示了，Python可以识别出我们感兴趣的区域，在本文中就是人脸识别。这个项目还可以扩展到使用机器学习来检测，探究图像中的人是否感到快乐、悲伤或者忧虑。