Task02 LBP特征描述算子-人脸检测

LBP指局部二值模式(Local Binary Pattern)，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。也就是说OpenCV中使用了LBP算法，但是没有提供函数接口。

学习目标

1.了解人脸检测相关流程
2.理解LBP算法相关原理
3.掌握基于OpenCV的LBP算法实现

基于OpenCV(python)的实现

使用OpenCV的LBP于预训练模型

将haarcascade_frontalface_default.xml下载至本地以方便调用，下载链接：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface_improved.xml

#coding:utf-8
import cv2 as cv

# 读取原始图像
img= cv.imread('*.png')
#face_detect = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

face_detect = cv.CascadeClassifier("lbpcascade_frontalface_improved.xml")
# 检测人脸
# 灰度处理
gray = cv.cvtColor(img, code=cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 检查人脸 按照1.1倍放到 周围最小像素为5
face_zone = face_detect.detectMultiScale(gray, scaleFactor = 2, minNeighbors = 2) # maxSize = (55,55)
print ('识别人脸的信息：\n',face_zone)

# 绘制矩形和圆形检测人脸
for x, y, w, h in face_zone:
    # 绘制矩形人脸区域
    cv.rectangle(img, pt1 = (x, y), pt2 = (x+w, y+h), color = [0,0,255], thickness=2)
    # 绘制圆形人脸区域 radius表示半径
    cv.circle(img, center = (x + w//2, y + h//2), radius = w//2, color = [0,255,0], thickness = 2)

# 设置图片可以手动调节大小
cv.namedWindow("Easmount-CSDN", 0)

# 显示图片
cv.imshow("Easmount-CSDN", img)

# 等待显示 设置任意键退出程序
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()