粵高教版信息技術(shù)八年級(jí)下冊(cè)2-4 檢測(cè)圖像中的人臉 教案

廣東高等教育版信息技術(shù)八年級(jí)下冊(cè)第二單元第4課教學(xué)設(shè)計(jì)

課題第4課檢測(cè)圖像中的人臉單元第二單元學(xué)科信息技術(shù)年級(jí)八年級(jí)

1、了解OpenCV庫的功能。

學(xué)習(xí)2、初步了解分類器的作用。

目標(biāo)3、理解cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.rectangle()函數(shù)的功能與用法。

4、掌握用OpenCV庫檢測(cè)圖像中人臉的方法與步驟。

重點(diǎn)理解cv2.imread()scv2.imshowOscv2.rectangle()函數(shù)的功能與用法。

難點(diǎn)掌握用OpenCV庫檢測(cè)圖像中人臉的方法與步驟。

教學(xué)過程

教學(xué)環(huán)節(jié)教師活動(dòng)學(xué)生活動(dòng)設(shè)計(jì)意圖

導(dǎo)入新課觀看圖形。

刷臉支付二

觀看、欣賞、激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)

思考興趣，了解日常

1,0生活中的人臉識(shí)

圖24-1支付寶人臉識(shí)^

別檢測(cè)。

隨著人工智能時(shí)代的到來，人臉識(shí)別技術(shù)得到了廣

泛的應(yīng)用，如火車站人臉識(shí)別進(jìn)站、銀行刷臉取款、

支付寶和微信等人臉識(shí)別支付等。

人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別的重要基礎(chǔ)。如何從圖像中檢

測(cè)出人臉呢？

如圖2-4-2所示，當(dāng)用智能手機(jī)拍照時(shí)，怎樣確定

手機(jī)已經(jīng)檢測(cè)到人臉呢？

圖2-4-2手機(jī)拍照的人臉檢測(cè)

講授新課一、分析問題

本課的任務(wù)是編寫程序從圖片中找出所有人的臉，

并對(duì)每一張臉用矩形框做出標(biāo)記，如圖2-4-3所示：進(jìn)行探究，初

步了解程序解自主探究，學(xué)生

決的關(guān)鍵問理解和掌握。

題。

圖2-4-3圖像中的人臉檢測(cè)效果

程序要解決的關(guān)鍵問題：

一是如何調(diào)用人臉分類器文件創(chuàng)建人臉檢測(cè)器以

檢測(cè)圖像中的人臉；

二是如何獲得圖像中的人臉范圍的數(shù)據(jù)，并在圖像

上用圖形繪制人臉范圍的標(biāo)記。

要解決這兩個(gè)問題，在程序中需要利用到OpenCV

庫。

二、學(xué)習(xí)新知

（―）OpenCV庫

?OpenCV庫是一個(gè)跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)視覺庫，

可以運(yùn)行在Linux、Windows、Android、

MacOS操作系統(tǒng)上?？梢蕴幚韴D像識(shí)別、目

標(biāo)檢測(cè)、圖像分割和行人再識(shí)別等主流視覺任

了解OpenCV動(dòng)手導(dǎo)入

務(wù)。OpenCV庫在Python3中使用的名稱是

庫。OpenCV庫

cv2?

O

?如下圖：

<21在DOS方式中安裝OpenCV庫的命令為：二

pipinstallopencv-python

在Python中導(dǎo)入OpenCV庫（cv2）的

命令為：

importcv2

（二）分類器

分類器的作用是根據(jù)已有類別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，判斷一

個(gè)新樣本是否同屬該類別。

例如，利用貓臉分類器文件了解分類器的

,haarcascade-fronttalcatface.xml'來檢測(cè)一張圖像作用及類別。

是否有貓臉的程序如下：聽講、了解。

#carface.py

importcv2#導(dǎo)入cv2庫

#讀入待檢的圖像文件，存到img中

img=cv2.imread(*images/catl.jpg')

#創(chuàng)建名為face的貓臉檢測(cè)器

face=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalcatface.xmr)

#將101。中的圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像，存到gray中

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces=faces.detectMultiScale(gray,1.2,5)#檢測(cè)9^丫中所有的貓臉

for(x,y,w,h)inface:#從列表face中讀取所有的貓臉數(shù)據(jù)

#在每張貓臉上畫矩形框

cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3)

cv2.imshow('result',img)#在result窗口中顯示已檢測(cè)的圖像

cv2.waitKey(0)#按任意鍵退出

cv2.destroyAIIWindowsO#關(guān)閉所有窗口

探究：

運(yùn)行貓臉檢測(cè)程序cat_face.py,了解貓臉檢測(cè)的流

程，體會(huì)各函數(shù)的作用，并將表2-4-1補(bǔ)充完整。

1函數(shù)作用

cv2.imread0讀入圖像

cv2.CascadeClassifier()創(chuàng)建檢測(cè)器

cv2.cvtColor()轉(zhuǎn)換圖片顏色

face.detectMultiScaleO罌落蟹墨察道操作、實(shí)踐

錄各張臉的左上角坐標(biāo)及寬與局

cv2.rectangle0用矩形框標(biāo)注檢測(cè)到的貓臉

cv2.imshow()在指定窗口中顯示所有檢測(cè)到的圖像

cv2.waitKeyO等待按下任意鍵

cv2.destroyAIIWindowsO關(guān)閉所有窗口

三、設(shè)計(jì)算法

1、導(dǎo)入cv2庫

2、讀入人臉檢測(cè)圖像

3、創(chuàng)建人臉檢測(cè)器

4、對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理，進(jìn)行人臉檢測(cè)

5、根據(jù)檢測(cè)到的人臉數(shù)據(jù)，用矩形框標(biāo)注人臉

6、顯不標(biāo)注人臉后的圖像

四、編寫程序

(-)讀入圖像

讀入圖像是人臉檢測(cè)的第一步，我們先用cv2的函了解讀入圖像

數(shù)讀入一個(gè)圖像并顯示出來。的的用法。

實(shí)踐：

完善并運(yùn)行程序human_face.py,讀入和顯示待檢

測(cè)人臉的圖像，觀察運(yùn)行結(jié)果。

#human_face.py

importcv2#導(dǎo)入cv2庫

,,)#從文彳^^中

img_cv2,imread(jmages/facel.jpgfacel.jpg

讀入圖像文件facel.jpg

cv2.imshow('result',img)#在result窗口顯示圖像

cv2.waitKey(0)#按任意鍵退出

cv2.destroyAIIWindowsO#關(guān)閉所有窗口

(-)檢測(cè)圖像中的人臉

在讀入圖像后，接下來需要?jiǎng)?chuàng)建人臉檢測(cè)器進(jìn)行人

臉檢測(cè)，并根據(jù)檢測(cè)到的人臉數(shù)據(jù)用矩形框標(biāo)注人

臉區(qū)域。

學(xué)生聽老師講

1、創(chuàng)建人臉檢測(cè)器

()教師講解，學(xué)解，了解創(chuàng)建人

用cv2.CascadeClassifie「()函數(shù)創(chuàng)建一^名為face

的人臉檢測(cè)器，代碼如下。生聽講，了解臉檢測(cè)器。

檢測(cè)圖像中的

face=cv2.CascadeClassifier(^aarcascade.frontalface.defaultxmri

人臉。

其中,參數(shù)Hhaarcascade_frontalface_defaultxmr,是人臉檢測(cè)器文件

2、檢測(cè)人臉區(qū)域

(1)fflcv2.cvtcolor()將img中的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，存放在gray中

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR.BGR2GRAY)

其中，參數(shù)cv2.COLOR_BGR2GRAY表示將img中的圖像轉(zhuǎn)換為灰度

圖像,顓灰度圖像可以昭既十臉，加快檢測(cè)簸

(2)用face.detectMultiScale()函數(shù)檢測(cè)圖像中

的人臉

face=face.detectMultiScale(gray,l.l,3)

掌握標(biāo)注人臉

3、標(biāo)注人臉區(qū)域區(qū)域的用法。

用f。嘴環(huán)讀取face中的所有人臉數(shù)據(jù)，獲得每張人臉區(qū)域的左上角坐

標(biāo)(x,y3寬w和高h(yuǎn),逐一用cv2.「ectangle()函數(shù)的原圖像img上畫矩形。

for(x,y,w,h)infaces:

cv2.rectangle(img,(x,y),(x+wry+h),(255,0,0),4)

該函數(shù)的參數(shù)含義如圖2-4-4所示

1、在程序human_face.py的基礎(chǔ)上，添加創(chuàng)建人

臉檢測(cè)器、檢測(cè)人臉區(qū)域和標(biāo)注人臉區(qū)域的代碼，

完成人臉檢測(cè)程序，然后用該程序檢測(cè)班級(jí)活動(dòng)照

片中的人臉。

實(shí)踐與創(chuàng)作：

車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)隨處可見，該系統(tǒng)首先要做的

是車牌檢測(cè)，請(qǐng)利用教材配套資源中的車輛圖像和

車牌特征分類器文件，編寫一個(gè)車牌檢測(cè)程序，檢

測(cè)結(jié)果按圖2-4-5所示用矩形框標(biāo)出來

圖2-4-5車牌檢測(cè)

實(shí)踐與評(píng)估

1、在Python中導(dǎo)入OpenCV庫的命令是importcv2

2、cv2庫的cv2.imread。函數(shù)可以讀入一個(gè)圖

像,cv2.imshow()函數(shù)用來在指定窗口中顯示圖像

3、在本課人臉檢測(cè)程序中，關(guān)于語句

faces=face.detectMultiScale(gray,1.2,4),下列說法錯(cuò)

誤的是(D)

A、detectMultiScale()函數(shù)用來檢測(cè)人臉

B、檢測(cè)到的人臉數(shù)據(jù)存放在faces列表

C、參數(shù)1.2表示每次掃描后將圖像縮小

20%,再進(jìn)行下一次掃描

D、參數(shù)4表示最多檢測(cè)到的人臉個(gè)數(shù)為4

4、請(qǐng)完善下列程序，在圖'photo.jpg,中國出線條

寬度為5的紅色圓

#image.py

importcv2

color=(0,0,255)#將紅色值存到color中

img=cv2.imread('photo.jpg')#讀入圖像

cv2.circle(img,(480300),100,colo「，5)#i面f半杼100的圓

cv2.imshow('image',img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAIIWindows()

課堂小結(jié)一、用函數(shù)cv2.Ca$cadeClassifier()和婚分類學(xué)生回答利用問題形式進(jìn)

('haarcascade_frontalface_default.xmr)器創(chuàng)建煙檢