如何在OriginBot上实现人脸识别

转载自：古月居
编辑：东岸因为@一点人工一点智能
原文：如何在OriginBot上实现人脸识别

01  人脸识别

大家在生活中经常会看到在我们进入商城时，门口会有相机在拍摄我们，并且会统计有多少人数进入商店，它是如何进行人数量统计的呢？
这就是是计算机视觉领域的一项关键技术——人脸识别，它使计算机系统能够自动检测、识别和验证图像或视频中的人脸。

人脸识别通过分析图像中的人脸特征来执行各种视觉任务。因为其重要性，所以解决方法很多，如卷积神经网络（CNN）、级联分类器等来提取和比对人脸特征。这些算法能够处理各种光照、姿势和表情条件下的人脸，从而实现高度准确的识别。

02  硬件环境

OriginBot 智能机器人
PC：Ubuntu (≥20.04) + ROS2 (≥Foxy)

03  代码

  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()

04  代码分析

• Haar Cascade 分类器：Haar Cascade 分类器是一种对象检测器，通过训练来识别特定的对象，这里主要用于人脸检测。
self.classifier_path = “haarcascade_frontalface_default.xml” 指定了已经训练好的人脸分类器的路径。

• ROS2节点初始化：rclpy.init(args=args) 和 rclpy.shutdown() 分别用于初始化和关闭ROS2节点。

• 图像订阅和发布：self.image_sub = self.create_subscription(Image, ‘/image_raw’, self.image_callback, 10) 用于订阅原始图像。

self.pub = self.create_publisher(Image, ‘/camera/process_image’, 10) 用于发布处理后的图像。

• 图像处理回调函数：image_callback(self, msg) 处理订阅的图像，首先将ROS消息转换为OpenCV图像。

• 将图像转换为灰度图像：gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。

• 使用 Haar Cascade 分类器检测人脸：faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(20, 20))。

• 如果检测到人脸，用矩形标记出来：cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)。最后，将处理后的图像发布出去：self.pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(image, ‘bgr8’))。

• ROS2节点主函数：def main(args=None): 主函数初始化节点，并通过 rclpy.spin(face_detection) 进行节点的运行。

05  灰度图像的重要性

使用opencv实现人脸识别已经是一个特别成熟的技术了，这里抛砖引玉希望大家出一个更nice的版本呀！

1）为什么要使用 Haar Cascade 分类器进行人脸检测，Haar Cascade分类器的几个参数是什么含义？

Haar Cascade 分类器是一种经过训练的对象检测器，特别适用于检测面部特征，如人脸和眼睛。它具有高度准确的检测性能，因此广泛用于计算机视觉任务。Haar Cascade 分类器的优势在于它可以在不同尺度和旋转下检测对象，而且速度相对较快。

scaleFactor 参数用于指定每个图像尺度上要缩小图像的比例。这使得分类器能够检测不同尺寸的对象，而不仅仅适用于特定尺寸的对象。通过在不同尺寸上运行分类器，可以检测到远处和近处的对象，使检测更加全面。

minNeighbors 参数用于指定检测到目标后，要保留的邻近目标的最小数量。这有助于去除重叠的检测结果。较大的值会过滤掉一些检测结果，以确保只返回高置信度的检测结果。这有助于减少误报。

2）为什么需要将输入图像转换为灰度图像？

Haar Cascade 分类器通常在灰度图像上运行，因为灰度图像只包含亮度信息，而不包含颜色信息。这简化了图像处理，并使分类器能够更好地识别对象的边缘和纹理特征。此外，灰度图像的计算量更小，因此处理速度更快。