Python基于OpnenCV实现人脸识别

最近图像工程有个人脸识别的作业，需要matlab实现。
但是最近一直在学python，感觉python也能做视觉图像处理，而且方便代码量小。
于是在网上搜了一下支持python的库
发现Opencv不错，其具体信息可以google。
说下我的环境配置吧。可能有些人在配置上会出问题。
Python2.7+numpy+opencv2.7.4 
win7 64bit
其中numpy官网没有支持64位的安装包，可以在这个网站找到相应的安装包：点击打开链接
代码中用的cv2相关的函数，网上有些实现用了cv1的相关函数，还是有很大区别。具体差别请google。
源码如下：

import numpy
import cv2
import os

def process(srcFile):
  face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xml')
  img = cv2.imread(srcFile)
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 1)
  for(x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
   # cv2.imshow('Rectangle an image', img)
  
  save_path= os.path.splitext(files)[0]+'_out.jpg'
  print 'save',save_path
  cv2.imwrite(save_path,img)
   # cv2.waitKey(0)
  #  cv2.destroyAllWindows()
# def getDir:
#   return os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]

if __name__ =="__main__":

  for files in os.listdir(os.getcwd()):
    if os.path.splitext(files)[1] == '.jpg' or '.JPG':
       print files
       process(files)

   

把要处理的图片文件（jpg格式）和py文件放在同一个文件夹里面！效果如下：

可以看出总体效果还是不错的，其中有些人脸未能识别，其中一部分原因是和代码中
detectMultiScale函数的参数设置有关，另一方面可能和训练库：haarcascade_frontalface_alt2.xml 不够全面有关。
试了几张图片发现 正脸很容易识别，侧脸 比较难识别。改进有待继续学习。