用Python+OpenCV+PIL構(gòu)建貓臉識別器

在這篇文章中,我將向你展示如何編寫一個檢測貓臉的簡單程序。在我的人臉檢測帖子中,我演示了如何使用Python檢測人臉。當(dāng)我用圖像測試代碼時,我發(fā)現(xiàn)其中有些圖像中有動物,但是我們創(chuàng)建的人臉檢測模型并不能識別動物的面部,所以我想知道是否有一種方法可以在圖像中檢測動物的臉,于是我在互聯(lián)網(wǎng)上做了一點(diǎn)研究,發(fā)現(xiàn)這是可能的,而且在Kaggle上找到了很多免費(fèi)的數(shù)據(jù)集,里面有幾百張圖片。Kaggle是一個尋找免費(fèi)數(shù)據(jù)集的好地方,他們也在組織數(shù)據(jù)科學(xué)競賽,這是一個練習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)技能和向他人學(xué)習(xí)的好地方。不管怎樣,回到我們的項(xiàng)目。我很高興能在一個程序中結(jié)合人類和貓的面部檢測模型,這樣我們的機(jī)器可以學(xué)會區(qū)分人類和貓。這將是一個有趣的工作項(xiàng)目,我們開始吧!!庫第一件事是文書工作。當(dāng)你在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中工作時,安裝和導(dǎo)入庫是必需的。我們將在這個項(xiàng)目中使用兩個庫,OpenCV和Pillow。OpenCV是一個高度優(yōu)化的庫,專注于實(shí)時應(yīng)用程序。Pillow是一個強(qiáng)大的圖像處理庫。Pillow將作為“Pillow”安裝,但是導(dǎo)入的時候使用PIL,它們是同一件事,別搞混了。OpenCV(opensourcecomputervision Library)是一個開源的計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫。OpenCV旨在為計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用提供一個通用的基礎(chǔ)設(shè)施,并加速機(jī)器感知在商業(yè)產(chǎn)品中的應(yīng)用。作為一個BSD授權(quán)產(chǎn)品,OpenCV使企業(yè)很容易使用和修改代碼。安裝過程非常簡單和容易。在終端窗口中編寫以下代碼行:pip install opencv-python pillow安裝完成后,我們可以將其導(dǎo)入程序。import cv2 from PIL import ImageOpenCV已經(jīng)包含了許多預(yù)先訓(xùn)練過的人臉、眼睛、微笑等分類器,這些XML文件存儲在GitHub文件夾中。我們將使用貓面部檢測和人臉檢測模型。以下是鏈接:貓臉:https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml人臉:https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml如果你有帳戶,你可以從Github下載XML文件;如果沒有,可以從上面的鏈接復(fù)制代碼并粘貼到文本編輯器中并保存它們,我把它們叫做“catface_detector.xml”和“humanface_detector.xml”。將文件保存到文件夾后,讓我們將它們加載到程序中。# Load the cascades catface_cascade = cv2.CascadeClassifier('catface_detector.xml') humanface_cascade = cv2.CascadeClassifier('humanface_detector.xml')圖像在這一步中,你將選擇要在測試代碼中的圖像。確保你有至少兩張圖片來檢查你的程序的準(zhǔn)確性。這些圖像可以同時有人和貓,或者只是其中一個。如果你很難找到一個免費(fèi)的圖片集,可以使用我在Kaggle上找到的免費(fèi)數(shù)據(jù)集(https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog)。請隨時下載和使用這個項(xiàng)目。以下是我將在我們的項(xiàng)目中使用的圖像:


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