用 Rust 與 OpenCV 實作人臉辨識

2024-08-11碼農

人臉辨識技術作為電腦視覺領域的一項重要套用，近年來取得了顯著的進展，並在各個領域展現出巨大的潛力。從智慧型手機的人臉解鎖，到安防系統的身份驗證，人臉辨識技術正在深刻地改變著我們的生活。本文將深入探討如何使用 Rust 程式語言和 OpenCV 庫實作人臉辨識功能，並提供詳細的程式碼範例和解釋。

Rust：系統級編程的利器

Rust 是一門註重安全、效能和並行性的系統級程式語言。其強大的功能和友好的語法使其成為開發高效能、可靠性強的應用程式的理想選擇。在人臉辨識領域，Rust 可以用於構建高效的人臉檢測和辨識演算法，並與 OpenCV 庫無縫整合，實作強大的影像處理和分析功能。

OpenCV：電腦視覺領域的瑞士軍刀

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一個跨平台的電腦視覺庫，提供了豐富的影像處理和電腦視覺演算法，包括人臉檢測、人臉辨識、目標跟蹤等。OpenCV 支持多種程式語言，包括 C++, Python 和 Java，同時也提供了 Rust 語言繫結，方便開發者使用 Rust 語言呼叫 OpenCV 的強大功能。

人臉辨識的基本流程

人臉辨識通常包含以下幾個步驟：

人臉檢測 : 從影像或視訊中定位人臉區域.
人臉對齊 : 對檢測到的人臉進行旋轉、縮放和平移，使其處於標準姿態.
特征提取 : 從對齊後的人臉影像中提取出能夠區分不同個體的特征資訊.
人臉匹配 : 將提取到的特征資訊與已知人臉資料庫進行比對，判斷是否匹配.

使用 Rust 和 OpenCV 實作人臉檢測

以下程式碼演示了如何使用 Rust 和 OpenCV 庫實作人臉檢測功能：

use opencv::{ core::{Vector, Size}, imgcodecs::{imread, IMREAD_COLOR}, highgui::{imshow, wait_key}, objdetect::Cascade classifier, }; fnmain() { // 載入人臉檢測模型 let face_cascade = Cascade classifier::new("haarcascade_frontalface_default.xml") .expect("無法載入人臉檢測模型"); // 讀取影像 let img = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR).expect("無法讀取影像"); // 將影像轉換為灰度影像 letmut gray = opencv::core::Mat::default(); opencv::imgproc::cvt_color(&img, &mut gray, opencv::imgproc::COLOR_BGR2GRAY, 0).unwrap(); // 進行人臉檢測 letmut faces = Vector::<opencv::core::Rect>::new(); face_cascade .detect_multi_scale( &gray, &mut faces, 1.1, 3, 0, Size::new(30, 30), Size::new(0, 0), ) .unwrap(); // 在影像上繪制人臉框 for face in faces.iter() { let point1 = opencv::core::Point::new(face.x, face.y); let point2 = opencv::core::Point::new(face.x + face.width, face.y + face.height); opencv::imgproc::rectangle( &mut img, point1, point2, opencv::core::Scalar::new(255.0, 0.0, 0.0, 0.0), 2, opencv::imgproc::LINE_8, 0, ) .unwrap(); } // 顯示結果 imshow("人臉檢測", &img).unwrap(); wait_key(0).unwrap(); }

程式碼解釋:

首先，我們需要載入預先訓練好的人臉檢測模型，這裏使用的是 OpenCV 內建的 Haar 特征分類器模型 "haarcascade_frontalface_default.xml"。
接下來，讀取待檢測的影像，並將其轉換為灰度影像。
使用 detect_multi_scale 函式進行人臉檢測，該函式會返回一個包含檢測到的人臉區域的向量。
最後，遍歷檢測到的人臉區域，並在原始影像上繪制矩形框，標識出人臉的位置。