請(qǐng)問如何在OriginBot上實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別呢？

人臉識(shí)別

大家在生活中經(jīng)常會(huì)看到在我們進(jìn)入商城時(shí)，門口會(huì)有相機(jī)在拍攝我們，并且會(huì)統(tǒng)計(jì)有多少人數(shù)進(jìn)入商店，它是如何進(jìn)行人數(shù)量統(tǒng)計(jì)的呢？

這就是是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)——人臉識(shí)別，它使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)、識(shí)別和驗(yàn)證圖像或視頻中的人臉。

人臉識(shí)別通過分析圖像中的人臉特征來執(zhí)行各種視覺任務(wù)。因?yàn)槠渲匾?，所以解決方法很多，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、級(jí)聯(lián)分類器等來提取和比對(duì)人臉特征。這些算法能夠處理各種光照、姿勢(shì)和表情條件下的人臉，從而實(shí)現(xiàn)高度準(zhǔn)確的識(shí)別。

硬件環(huán)境

OriginBot智能機(jī)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(duì)象檢測(cè)器，通過訓(xùn)練來識(shí)別特定的對(duì)象，這里主要用于人臉檢測(cè)。

self.classifier_path = “haarcascade_frontalface_default.xml” 指定了已經(jīng)訓(xùn)練好的人臉分類器的路徑。

?ROS2節(jié)點(diǎn)初始化：rclpy.init(args=args) 和 rclpy.shutdown() 分別用于初始化和關(guān)閉ROS2節(jié)點(diǎn)。

?圖像訂閱和發(fā)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(fā)布處理后的圖像。

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

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

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

?如果檢測(cè)到人臉，用矩形標(biāo)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(fā)布出去：self.pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(image, ‘bgr8’))。

?ROS2節(jié)點(diǎn)主函數(shù)：def main(args=None): 主函數(shù)初始化節(jié)點(diǎn)，并通過 rclpy.spin(face_detection) 進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行。

灰度圖像的重要性：

簡要說明

使用opencv實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別已經(jīng)是一個(gè)特別成熟的技術(shù)了，這里拋磚引玉希望大家出一個(gè)更nice的版本呀！

1、為什么要使用 Haar Cascade 分類器進(jìn)行人臉檢測(cè)，Haar Cascade分類器的幾個(gè)參數(shù)是什么含義？

Haar Cascade 分類器是一種經(jīng)過訓(xùn)練的對(duì)象檢測(cè)器，特別適用于檢測(cè)面部特征，如人臉和眼睛。它具有高度準(zhǔn)確的檢測(cè)性能，因此廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。Haar Cascade 分類器的優(yōu)勢(shì)在于它可以在不同尺度和旋轉(zhuǎn)下檢測(cè)對(duì)象，而且速度相對(duì)較快。

scaleFactor 參數(shù)用于指定每個(gè)圖像尺度上要縮小圖像的比例。這使得分類器能夠檢測(cè)不同尺寸的對(duì)象，而不僅僅適用于特定尺寸的對(duì)象。通過在不同尺寸上運(yùn)行分類器，可以檢測(cè)到遠(yuǎn)處和近處的對(duì)象，使檢測(cè)更加全面。

minNeighbors 參數(shù)用于指定檢測(cè)到目標(biāo)后，要保留的鄰近目標(biāo)的最小數(shù)量。這有助于去除重疊的檢測(cè)結(jié)果。較大的值會(huì)過濾掉一些檢測(cè)結(jié)果，以確保只返回高置信度的檢測(cè)結(jié)果。這有助于減少誤報(bào)。

2、為什么需要將輸入圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像？

Haar Cascade 分類器通常在灰度圖像上運(yùn)行，因?yàn)榛叶葓D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(shí)別對(duì)象的邊緣和紋理特征。此外，灰度圖像的計(jì)算量更小，因此處理速度更快。

審核編輯：劉清