python图像处理-基于LBP的人脸检测和人脸识别

python图像处理-基于LBP的人脸检测和人脸识别

主要工作是：
1.了解LBP纹理特征的原理
2.调用OPEN-CV人脸识别库，框出图像中所有的人脸
3.将人脸区域做LBPH，将其计算结果与人脸标签做训练集(H表示直方图）
4.用爬虫爬出两个人的很多图片，构成较为多图片的训练集
5.用训练出来的分类器进行人脸识别

import numpy as np
import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

1. LBP纹理特征的原理

LBP: Local Binary Pattern, 局部二进制模式，是一种用来描述图像局部纹理的算子，它具有旋转不变性和灰度不变性等显著优点。它所提取的特征是局部特征，反映的是每个像素与周围像素的信息。

原始LBP算子：在33的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，33邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共2^8 = 256种），即得到该窗口中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。

圆形LBP算子：基本的 LBP 算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala 等对 LBP 算子进行了改进，将 3×3 邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像素点，从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子。

旋转不变LBP算子：从LBP的定义可以看出，LBP算子是灰度不变的，但却不是旋转不变的。图像的旋转会得到不同的LBP值。Maenpaa等人又将 LBP 算子进行了扩展，提出了具有旋转不变性的 LBP 算子，即不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的 LBP 值，取其最小值作为该邻域的 LBP 值。

LBP等价模式：一个LBP算子可以产生不同的二进制模式，对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生2^p种模式。随着邻域集内采样点数的增加，二进制模式的种类是急剧增加的。如此多的二值模式无论对于纹理的提取还是对于纹理的识别、分类及信息的存取都是不利的。同时，过多的模式种类对于纹理的表达是不利的。例如，将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时，常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息，而较多的模式种类将使得数据量过大，且直方图过于稀疏。因此，需要对原始的LBP模式进行降维，使得数据量减少的情况下能最好的代表图像的信息。

为了解决二进制模式过多的问题，提高统计性，Ojala提出了采用一种“等价模式”（Uniform Pattern）来对LBP算子的模式种类进行降维。Ojala等认为，在实际图像中，绝大多数LBP模式最多只包含两次从1到0或从0到1的跳变。因此，Ojala将“等价模式”定义为：当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时，该LBP所对应的二进制就称为一个等价模式类。如00000000（0次跳变），00000111（只含一次从0到1的跳变），10001111（先由1跳到0，再由0跳到1，共两次跳变）都是等价模式类。除等价模式类以外的模式都归为另一类，称为混合模式类，例如10010111（共四次跳变）

以上都是些原理，下面是应用和思考：

在skimage库中有local_binary_pattern函数可以直接调用，函数的参数method分别取值为default, ror, uniform分别对应圆形LBP模式，LBP旋转不变模式和LBP等价模式。
下面比较旋转图片在default和ror模式下的提取效果。
原图：

default模式下的纹理特征提取：

roc模式下的纹理特征提取：

默认模式虽然很清楚，但是缺少旋转不变性，因为每旋转一定角度，生成的二进制就会移动，导致二进制数发生很大的变换。所以采用旋转不变性时，不论怎么旋转，都采用最小的值。这样一来，二进制不论怎么平移，都对应着唯一的值。但是这也导致，图像上的每一个点的灰度值都很接近，使图像偏暗。

2.调用OPEN-CV人脸识别库，框出图像中所有的人脸

## 这个函数是做人脸提取的，faces_rect是个四维向量，前两位输出人脸所在位置的左上方坐标，后两位是人类所在宽度
def detect_face(test_img):gray_img = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # converts color img to grayscale img# the below line loads haar classifierface_haar_cascade = cv2.CascadeClassifier("D:/classofmathpicture/trainingImages/haarcascade_frontalface_default.xml")faces = face_haar_cascade.detectMultiScale(gray_img, scaleFactor = 1.32, minNeighbors = 5) # detectMultiScale returns rectanglesreturn faces, gray_img# 在图片中，在人脸位置上框出人类，并且给它标上text内容
def b_boxes(test_img, face):(x, y, w, h) = facecv2.rectangle(test_img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), thickness = 1)# 在框边写名字
def put_name(test_img, text, x, y):cv2.putText(test_img, text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (255, 0, 0), 1)

3. 爬出两个人的很多图片

需要放入两个文件夹，方便下面的图片与标签对应

链接

4.将爬出的图片与标签对应

## 训练函数，输出id（通过文件名）和 每一张图片的人脸部分。都是以链表的形式储存
def labels_train_data(directory):faces = []labels = []for path, subdirnames, filenames in os.walk(directory):for filename in filenames:if filename.startswith("."):print("Skipping system file")continueid = os.path.basename(path) # fetching subdirectory namesimg_path = os.path.join(path, filename) # fetching img pathprint("img_path:", img_path)print("id:", id)test_img = cv2.imread(img_path) # loading each imgif test_img is None:print("Image not loaded properly")continuefaces_rect, gray_img = detect_face(test_img) # calling this fn returns faces detected in particular imgif len(faces_rect) != 1:continue # since we are assuming only single person images are being fed to the classifier(x, y, w, h) = faces_rect[0]roi_gray = gray_img[y : y + w, x : x + h] # cropping region of interest (face area from grayscale image)faces.append(roi_gray)labels.append(int(id))return faces, labels

5.进行分类

# 分类函数  输入某人的人脸图片以及其标签，生产训练集
def train_classifier(faces, labels):face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()face_recognizer.train(faces, np.array(labels))return face_recognizer

利用下面的LBPH提取人脸纹理直方图特征，进行分类，并记录在新的XML文件中。还可以用其他的特征提取算法：

6.实例

6.1 图像与标签构成训练集

faces, labels = labels_train_data("D:/classofmathpicture/wu")

文件夹应该是下图，0放入一个人的图片；1放入另一个人的图片。可以通过爬虫找图片

6.2 进行分类

#进行分类
face_recognizer = train_classifier(faces, labels)
#生成yml文件
face_recognizer.write("D:/classofmathpicture/trainingData.yml")

6.3 利用LBPH读取训练集

# 读取训练集，输出face_recognizer参数
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.read("D:/classofmathpicture/trainingData.yml")

6.4 选取测试图片，并进行人脸检测

# 选取测试图片
test_img = cv2.imread("D:/classofmathpicture/wulei_test4.png",1) # test img path
test_img = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
faces_detected, gray_img = detect_face(test_img)
plt.imshow(test_img)

faces_detected是人脸位置，链表数表示已检测人脸数目：

6.5 人脸识别

利用图像识别函数求出参数，根据参数识别不同的人脸

##选取最小的confidence值下的人脸作为匹配最接近的，其余判定other
name = {0:"wulei",1:"reba"} # creating dict containing names
for face in faces_detected:(x, y, w, h) = faceroi_gray = gray_img[y:y+h, x:x+w]label, confidence = face_recognizer.predict(roi_gray) # predicting the label of given imageprint("Confidence:", confidence)print("Label:", label)b_boxes(test_img, face)predicted_name = name[label]
#     if confidence>100: # if this is true then it doesn't print predicted face text on screen
#         continueput_name(test_img, predicted_name, x, y)
plt.figure(figsize=(20, 10)); 
plt.imshow(test_img)