python + opencv提取圖片中的人臉

機器學習需要大量的數據，從多渠道獲得原始數據後，需要將圖片中的人臉提取出來做訓練集。

代碼如下

#-*-coding:utf8-*-
import os
import cv2
import time
import shutil
 
def getAllPath(dirpath, *suffix):
    PathArray = []
    for r, ds, fs in os.walk(dirpath):
        for fn in fs:
            if os.path.splitext(fn)[1] in suffix:
                fname = os.path.join(r, fn)
                PathArray.append(fname)
    return PathArray

def readPicSaveFace_1(sourcePath,targetPath,invalidPath,*suffix):
    try:
        ImagePaths=getAllPath(sourcePath, *suffix)
 
        #對list中圖片逐一進行檢查,找出其中的人臉然後寫到目標文件夾下
        count = 1
        # haarcascade_frontalface_alt.xml爲庫訓練好的分類器文件，下載opencv，安裝目錄中可找到
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:\opencv-3.4.2\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml')
        for imagePath in ImagePaths:
            try:
                img = cv2.imread(imagePath)

                if type(img) != str:
                    faces = face_cascade.detectMultiScale(img, 1.1, 5)
                    if len(faces):
                        for (x, y, w, h) in faces:
                        # 設置人臉寬度大於16像素，去除較小的人臉
                            if w>=16 and h>=16:
                            # 以時間戳和讀取的排序作爲文件名稱
                                listStr = [str(int(time.time())), str(count)]
                                fileName = ''.join(listStr)
                            # 擴大圖片，可根據座標調整
                                X = int(x)
                                W = min(int(x + w),img.shape[1])
                                Y = int(y)
                                H = min(int(y + h),img.shape[0])
 
                                f = cv2.resize(img[Y:H, X:W], (W-X,H-Y))
                                cv2.imwrite(targetPath+os.sep+'%s.jpg' % fileName, f)
                                count += 1
                                print  (imagePath + "have face")
                    #else:
                     #   shutil.move(imagePath, invalidPath)
            except:
                continue
    except IOError:
        print ("Error")
    else:
        print ('Find '+str(count-1)+' faces to Destination '+targetPath)

if __name__ == '__main__':
    invalidPath = r'E:\unused'
    sourcePath = r'E:\test' 
    targetPath1 = r'E:\target\alt'
    readPicSaveFace_1(sourcePath,targetPath1,invalidPath,'.jpg','.JPG','png','PNG')
    

我嘗試了opencv3.4.2中haarcascades目錄下所有的分類器，最終選定了alt、alt2、default和profileface四個來使用。其中alt、alt2和profileface識別出的較少，但準確率較高，default識別出的數量較多，但準確率較低。

參考：https://blog.csdn.net/haohuajie1988/article/details/79163318