人臉識別是計算機視覺領域中的一項核心技術，對於整個人工智慧技術的發展也是非常重要，目前已經在多個領域中投入使用，相對較為成熟。很多人認為人臉識別技術高深莫測，難以企及，其實也並非如此神秘，本文將透過OpenCV和Python，利用簡短的程式碼，幫助每一位讀者實現人臉識別。

OpenCV：是一個主要針對實時計算機視覺的程式設計函式庫。本文旨在使用OpenCV和Python/C++從影象中檢測面部。

本文基礎：在機器上安裝Python和C++，瞭解Python和C ++的編碼基礎知識，程式碼編輯器。有了這些，我們就可以開始進行人臉識別了。

為了透過程式碼實現人臉識別，我們將使用OpenCV中基於Haar的cascade分類器，這一種有效的物件檢測方法。它是一種基於機器學習的方法，其中cascade函式是透過許多positive和negative影象得到訓練，然後用於檢測其他影象中的物件。 OpenCV已經包含許多面部、眼睛、微笑等預先訓練的分類器。這些XML模型檔案儲存在opencv / data / haarcascades /的位置。

讓我們先開始在Python上編寫程式碼實現人臉識別然後再展示透過C++實現的教程。

Python

首先，匯入numpy、OpenCV兩個庫：

import numpy as np

import cv2 as cv

然後，載入OpenCV中自帶的基於Haar的cascade分類器來實現人臉識別。haarcascade_frontalface_default.xml 是OpenCV中已經經過訓練的人臉識別模型檔案。

face_cascade = cv.CascadeClassifier("\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml")

eye_cascade = cv.CascadeClassifier("\\cv2\\data\\haarcascade_eye.xml")

現在，我們需要載入我們想要進行人臉檢測的影象。對於本文，我們將使用如下OpenCV自帶的"lenna"經典影象。

載入我們的圖片，並將其轉化為灰度影象：

img = cv.imread("lenna.jpg")

gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

我們已經做好了人臉檢測的準備工作，現在我們透過我們前面載入的cascade分類器的detectMultiScale函式來進行人臉檢測：

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

這裡的1.3表示scaleFactor，5表示minNeighbours。

scaleFactor：在前後兩次相繼的掃描中，搜尋視窗的比例係數。例如1.3指將搜尋視窗依次擴大30%。

minNeighbors：構成檢測目標的相鄰矩形的最小個數。如果組成檢測目標的小矩形的個數和小於minNeighbors都會被排除。

程式碼執行之後面部檢測就完成了，並且在影象中找到的所有人臉資料都儲存在faces這個陣列中。然後，我們還可以在人臉周圍繪製矩形：

for (x,y,w,h) in faces:

cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]

roi_color = img[y:y+h, x:x+w]

我們幾乎已經完成了人臉識別，只需再將得到的帶有人臉標記的影象顯示出來即可。為此我們使用以下程式碼：

cv.imshow("Face_Detect",img)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

到此，我們已經學會了透過Python實現人臉識別，現在可以嘗試在OpenCV庫中使用不同的分類器來檢測不同的物件。如果你有足夠多的圖片，甚至還可以製作自己的圖片分類器！ 接下來我們將展示如何透過C++來實現人臉識別。

AI人臉識別是基於人的臉部特徵資訊進行身份驗證識別的一種生物技術，該技術已經在我們生活中的應用越來越廣泛。該技術出來後，很多人也對AI人臉識別如何實現的一頭霧水，以下就簡單的講解下人臉識別的技術流程。

一.採集檢測

攝像頭採集人臉的資訊並儲存為影象或者影片。

二.影象預處理

將人臉影象進行光線補償、灰度轉換、幾何校正、濾波、銳化、直方圖均衡化、歸一化等處理。

三.特徵提取

識別人臉五官關鍵點座標，透過AI人臉特徵演算法將人臉資訊轉化成一串固定長度的特徵數值。

四.匹配與識別

提取人臉的特徵資料與資料庫中的特徵模板進行搜尋匹配，透過設定一個相似閾值，當相似度超過這一個閾值時，就把匹配得到的結果輸出。演算法就會對結果進行辨別。

在特徵提取這一步上AI就可以知道採集到的人臉是什麼臉型。AI人臉識別發展到今天，已經非常的成熟，給生活帶來的非常大的方便，也讓生活進入的刷臉時代。