人臉識別

大家在生活中經常會看到在我們進入商城時，門口會有相機在拍攝我們，并且會統計有多少人數進入商店，它是如何進行人數量統計的呢？

這就是是計算機視覺領域的一項關鍵技術——人臉識別，它使計算機系統能夠自動檢測、識別和驗證圖像或視頻中的人臉。

人臉識別通過分析圖像中的人臉特征來執行各種視覺任務。因為其重要性，所以解決方法很多，如卷積神經網絡（CNN）、級聯分類器等來提取和比對人臉特征。這些算法能夠處理各種光照、姿勢和表情條件下的人臉，從而實現高度準確的識別。

硬件環境

OriginBot智能機器人

PC：Ubuntu (≥20.04) + ROS2 (≥Foxy)

代碼

 import cv2
  import cv_bridge
  import rclpy
  from rclpy.node import Node
  from sensor_msgs.msg import Image


  class FaceDetection(Node):
    def __init__(self):
      super().__init__('face_detection')
      self.classifier_path = "haarcascade_frontalface_default.xml"


      self.bridge = cv_bridge.CvBridge()
      self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(self.classifier_path)
      self.image_sub = self.create_subscription(Image, '/image_raw', self.image_callback, 10)
      self.pub = self.create_publisher(Image, '/camera/process_image', 10)


    def image_callback(self, msg):
      image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, 'bgr8')
      gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      faces = self.face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.2,
        minNeighbors=3,
        minSize=(20, 20)
      )


      if len(faces) > 0:
        for (x, y, w, h) in faces:
          cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)


      self.pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(image, 'bgr8'))


  def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)
    face_detection = FaceDetection()
    rclpy.spin(face_detection)
    face_detection.destroy_node()
    rclpy.shutdown()


  if __name__ == '__main__':
    main()

代碼分析

?Haar Cascade 分類器：Haar Cascade 分類器是一種對象檢測器，通過訓練來識別特定的對象，這里主要用于人臉檢測。

self.classifier_path = “haarcascade_frontalface_default.xml” 指定了已經訓練好的人臉分類器的路徑。

?ROS2節點初始化：rclpy.init(args=args) 和 rclpy.shutdown() 分別用于初始化和關閉ROS2節點。

?圖像訂閱和發布：
self.image_sub = self.create_subscription(Image, ‘/image_raw’, self.image_callback, 10) 用于訂閱原始圖像。

self.pub = self.create_publisher(Image, ‘/camera/process_image’, 10) 用于發布處理后的圖像。

?圖像處理回調函數：image_callback(self, msg) 處理訂閱的圖像，首先將ROS消息轉換為OpenCV圖像。

?將圖像轉換為灰度圖像：gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。

?使用 Haar Cascade 分類器檢測人臉：faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(20, 20))。

?如果檢測到人臉，用矩形標記出來：cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)。最后，將處理后的圖像發布出去：self.pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(image, ‘bgr8’))。

?ROS2節點主函數：def main(args=None): 主函數初始化節點，并通過 rclpy.spin(face_detection) 進行節點的運行。

灰度圖像的重要性：

簡要說明

使用opencv實現人臉識別已經是一個特別成熟的技術了，這里拋磚引玉希望大家出一個更nice的版本呀！

1、為什么要使用 Haar Cascade 分類器進行人臉檢測，Haar Cascade分類器的幾個參數是什么含義？

Haar Cascade 分類器是一種經過訓練的對象檢測器，特別適用于檢測面部特征，如人臉和眼睛。它具有高度準確的檢測性能，因此廣泛用于計算機視覺任務。Haar Cascade 分類器的優勢在于它可以在不同尺度和旋轉下檢測對象，而且速度相對較快。

scaleFactor 參數用于指定每個圖像尺度上要縮小圖像的比例。這使得分類器能夠檢測不同尺寸的對象，而不僅僅適用于特定尺寸的對象。通過在不同尺寸上運行分類器，可以檢測到遠處和近處的對象，使檢測更加全面。

minNeighbors 參數用于指定檢測到目標后，要保留的鄰近目標的最小數量。這有助于去除重疊的檢測結果。較大的值會過濾掉一些檢測結果，以確保只返回高置信度的檢測結果。這有助于減少誤報。

2、為什么需要將輸入圖像轉換為灰度圖像？

Haar Cascade 分類器通常在灰度圖像上運行，因為灰度圖像只包含亮度信息，而不包含顏色信息。這簡化了圖像處理，并使分類器能夠更好地識別對象的邊緣和紋理特征。此外，灰度圖像的計算量更小，因此處理速度更快。

審核編輯：劉清