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人脸识别需要在输入的图像中确定人脸（如果存在）的位置、大小和姿态，往往用于生物特征识别、视频监听、人机交互等应用中。2001年，Viola和Jones提出了基于Haar特征的级联分类器对象检测算法，并在2002年由Lienhart和Maydt进行改进，为快速、可靠的人脸检测应用提
供了一种有效方法。OpenCV已经集成了该算法的开源实现，利用大量样本的Haar特征进行分类器训练，然后调用训练好的瀑布级联分类器cascade进行模式匹配。

应用效果

OpenCV已经集成了人脸识别算法，所以我们不需要重新开发该算法，只需要调用OpenCV相应的接口就可以实现人脸识别的功能。

下面运行例程看一下人脸识别是一种怎样的效果。
使用以下命令启动摄像头，然后运行face_detector.launch文件启动人脸识别功能：

roslaunch robot_vision usb_cam.launch

roslaunch robot_vision face_detector.launch

源码实现

现在再回头研究这个例程的源码实现方法。该应用的实现代码只有一个文件，即
robot_vision/script/face_detector.py，主要分成以下三个部分。

1.初始化部分
初始化部分主要完成ROS节点、图像、识别参数的设置。

def __init__(self):
rospy.on_shutdown(self.cleanup);

创建cv_bridge

self.bridge = CvBridge()
self.image_pub = rospy.Publisher("cv_bridge_image", Image, queue_size=1)

获取haar特征的级联表的XML文件，文件路径在launch文件中传入

cascade_1 = rospy.get_param("~cascade_1", "")
cascade_2 = rospy.get_param("~cascade_2", "")
# 使用级联表初始化haar特征检测器
self.cascade_1 = cv2.CascadeClassifier(cascade_1)
self.cascade_2 = cv2.CascadeClassifier(cascade_2)
# 设置级联表的参数，优化人脸识别，可以在launch文件中重新配置
self.haar_scaleFactor = rospy.get_param("~haar_scaleFactor", 1.2)
self.haar_minNeighbors = rospy.get_param("~haar_minNeighbors", 2)
self.haar_minSize = rospy.get_param("~haar_minSize", 40)
self.haar_maxSize = rospy.get_param("~haar_maxSize", 60)
self.color = (50, 255, 50)
# 初始化订阅rgb格式图像数据的订阅者，此处图像topic的话题名可以在launch文件中重映射
self.image_sub = rospy.Subscriber("input_rgb_image", Image, self.image_callback, queue_size=1)

2.ROS图像回调函数
例程节点收到摄像头发布的RGB图像数据后进入回调函数，将图像转换成OpenCV的数据
格式，然后预处理之后开始调用人脸识别的功能函数，最后发布识别结果。
def image_callback(self, data):

使用cv_bridge将ROS的图像数据转换成OpenCV的图像格式

try:
cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")
frame = np.array(cv_image, dtype=np.uint8)
except CvBridgeError, e:
print e
# 创建灰度图像
grey_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 创建平衡直方图，减少光线影响
grey_image = cv2.equalizeHist(grey_image)
# 尝试检测人脸
faces_result = self.detect_face(grey_image)
# 在OpenCV的窗口中框出所有人脸区域
if len(faces_result)>0:
for face in faces_result:
x, y, w, h = face
cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x+w, y+h), self.color, 2)
# 将识别后的图像转换成ROS消息并进行发布
self.image_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, "bgr8"))

3.人脸识别
人脸识别部分没有很多代码，直接调用OpenCV提供的人脸识别接口，与数据库中的人脸特
征进行匹配。

def detect_face(self, input_image):
# 首先匹配正面人脸的模型
if self.cascade_1:
faces = self.cascade_1.detectMultiScale(input_image,
self.haar_scaleFactor,
self.haar_minNeighbors,
cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,
(self.haar_minSize, self.haar_maxSize))

如果正面人脸匹配失败，那么就尝试匹配侧面人脸的模型

if len(faces) == 0 and self.cascade_2:
faces = self.cascade_2.detectMultiScale(input_image,
self.haar_scaleFactor,
self.haar_minNeighbors,
cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,
(self.haar_minSize, self.haar_maxSize))
return faces

代码中有一些参数和话题名需要在launch文件中设置，所以还需要编写一个运行例程的
launch文件robot_vision/launch/face_detector.launch：

<launch>
<node pkg="robot_vision" name="face_detector" type="face_detector.py" output="screen">
<remap from="input_rgb_image" to="/usb_cam/image_raw" />
<rosparam>
haar_scaleFactor: 1.2
haar_minNeighbors: 2
haar_minSize: 40
haar_maxSize: 60
</rosparam>
<param name="cascade_1" value="$(find robot_vision)/data/haar_detectors/haarcascade_frontalface_alt.xml" />
<param name="cascade_2" value="$(find robot_vision)/data/haar_detectors/haarcascade_profileface.xml" />
</node>
</launch>

以上我们结合ROS和OpenCV实现了一个人脸识别的机器视觉应用。