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课件网) 课 前 P49“图2-1-6 人脸定位标注代码” 步骤： 1、开始—所有程序—Python3.7—IDLE(Python 3.7 32-bit) 2.通过IDLE左上角“File-new file”进入“代码编程环境” 3.开始录入 预 习 2“初识”人脸 时间：XXXX.XX.XX 学 习 1. 了解人脸定位的基本过程 2. 了解分类器的作用 3. 体验人脸定位 目 标 学习活动1———人脸识别的定义 想一想：人脸识别在生活中还有哪些应用？ 公安刑侦办案 网络支付 考勤系统 门禁系统 什么是人脸识别？ 学习活动1———人脸识别的定义 学习活动1———人脸识别的定义 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别等。 记一记：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 学习活动2———人脸定位的基本过程 人脸是否存在 人脸定位信息 人脸位置标注 看一看：翻开书45页，阅读并勾划有关人脸定位过程的内容。 学习活动3———人脸定位 做一做：安装Opencv模块（开源计算机视觉库） 双击打开“文件接收柜”中的“OpenCV模块”安装包，进入命令窗口开始等待安装。 学习活动3———人脸定位 想一想：为什么要安装Opencv模块？ 利用OpenCV中的Haar分类器 （计算机识别事物的一种工具） 来定位人脸 学习活动3———人脸定位 讨论交流：人脸定位标注代码分析 人脸定位标注代码 运行结果 import cv2 img=cv2.imread("3.jpg") gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) faceCascade = cv2.CascadeClassifier( 'haarcascade_frontalface_default.xml') faces = faceCascade.detectMultiScale( gray_img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=3, minSize=(32,32) ) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2) cv2.imshow('face',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyALLWindows() 学习活动3———人脸定位 讨论交流：人脸定位标注代码分析 引入opencv模块 读入图片并作相应处理 人脸分类器 人脸定位 人脸标注显示 学习活动3———人脸定位 拓展任务：修改标注框形状、颜色 for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2) 矩形标注框 标注框坐标位置 标注框颜色 画笔粗细 5分钟时间，自学书本50-51页，完成以下任务： 将矩形标注框修改为圆形 将标注框颜色修改为绿色 将标注框线条粗细改为5 学生作品展示 学习活动1———人脸识别的定义 学习活动3———人脸定位 拓展任务：修改标注框形状、颜色 for (x,y,w,h) in faces: cv2.circle(img,(x+w//2,y+h//2),w//2,(0,255,0),5) 圆形标注框 标注框坐标位置 绿色 画笔粗细 学习活动3———人脸定位 课堂测试：解释以下代码含义 import cv2 img=cv2.imread("3.jpg") faceCascade = cv2.CascadeClassifier( 'haarcascade_frontalface_default.xml') for (x,y,w,h) in faces: img cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) 总结回顾 人脸识别的常见应用场景 分类器的作用 01 04 人脸识别的定义 02 人脸定位的基本过程 03 …… 05 学习活动4———总结回顾 想一想：这节课，你学到了什么，收获了什么？ s ... ...
