粤高教版 (2018)八年级下册*第4课 检测图像中的人脸——0penCV库的应用教案设计

导入新课

观看图形。

随着人工智能时代的到来，人脸识别技术得到了广泛的应用，如火车站人脸识别进站、银行刷脸取款、支付宝和微信等人脸识别支付等。

人脸检测是人脸识别的重要基础。如何从图像中检测出人脸呢？

 如图2-4-2所示，当用智能手机拍照时，怎样确定手机已经检测到人脸呢？

观看、欣赏、思考

激发学生的学习兴趣，了解日常生活中的人脸识别检测 。

讲授新课

一、分析问题

本课的任务是编写程序从图片中找出所有人的脸，并对每一张脸用矩形框做出标记，如图2-4-3所示：

程序要解决的关键问题：

一是如何调用人脸分类器文件创建人脸检测器以检测图像中的人脸；

二是如何获得图像中的人脸范围的数据，并在图像上用图形绘制人脸范围的标记。

 要解决这两个问题，在程序中需要利用到OpenCV库。

二、学习新知

（一）OpenCV库

           OpenCV库是一个跨平台的计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android、MacOS操作系统上。可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。 OpenCV库在Python3中使用的名称是cv2。

         如下图：

（二）分类器

分类器的作用是根据已有类别的训练数据，判断一个新样本是否同属该类别。

       例如，利用猫脸分类器文件‘haarcascade_fronttalcatface.xml’来检测一张图像是否有猫脸的程序如下：

探究：

 运行猫脸检测程序cat_face.py，了解猫脸检测的流程，体会各函数的作用，并将表2-4-1补充完整。

三、设计算法

1、导入cv2库

2、读入人脸检测图像

3、创建人脸检测器

4、对图像进行灰度处理，进行人脸检测

5、根据检测到的人脸数据，用矩形框标注人脸

6、显示标注人脸后的图像

四、编写程序

（一）读入图像

读入图像是人脸检测的第一步，我们先用cv2的函数读入一个图像并显示出来。

实践:

完善并运行程序human_face.py，读入和显示待检测人脸的图像，观察运行结果。

（二） 检测图像中的人脸

在读入图像后，接下来需要创建人脸检测器进行人脸检测，并根据检测到的人脸数据用矩形框标注人脸区域。

探究:

1、在程序human_face.py的基础上，添加创建人脸检测器、检测人脸区域和标注人脸区域的代码，完成人脸检测程序，然后用该程序检测班级活动照片中的人脸。

实践与创作：

  车牌自动识别系统随处可见，该系统首先要做的是车牌检测，请利用教材配套资源中的车辆图像和车牌特征分类器文件，编写一个车牌检测程序，检测结果按图2-4-5所示用矩形框标出来

实践与评估

1、在Python中导入OpenCV库的命令是import cv2

2、cv2库的__cv2.imread()函数可以读入一个图像,cv2.imshow()函数用来在指定窗口中显示图像

3、在本课人脸检测程序中，关于语句faces=face.detectMultiScale(gray,1.2,4),下列说法错误的是（D）

      A、detectMultiScale()函数用来检测人脸

      B、检测到的人脸数据存放在faces列表

      C、参数1.2表示每次扫描后将图像缩小20%，再进行下一次扫描

      D、参数4表示最多检测到的人脸个数为4

4、请完善下列程序，在图’photo.jpg’中画出线条宽度为5的红色圆

进行探究，初步了解程序解决的关键问题。

了解OpenCV库。

了解分类器的作用及类别。

操作、实践

了解读入图像的的用法。

教师讲解，学生听讲，了解检测图像中的人脸。

掌握标注人脸区域的用法。

自主探究，学生理解和掌握。

动手导入OpenCV库

。

听讲、了解。

学生听老师讲解，了解创建人脸检测器。

课堂小结

学生回答

利用问题形式进行总结

板书

一、分析问题

二、学习新知

     （一）OpenCV库

     （二）分类器

三、设计算法

四、编写程序

     （一）读入图像

     （二）检测图像中的人脸