Каскад для круглого лица: кому подходит стрижка, «лесенка» на длинные, средние и короткие волосы, нюансы создания прически

by admin 04.01.201902.04.2021

Содержание

кому подходит стрижка, «лесенка» на длинные, средние и короткие волосы, нюансы создания прически

Перед посещением салона, многие девушки и женщины продумывают, как изменить свой образ. Среди множества видов причесок важно найти наиболее правильный вариант, ведь от прически зависит очень многое. Девушки нередко выбирают прическу «каскад», так как данный вариант может мгновенно преобразить облик. Подходит он и круглолицым девушкам.

Особенности

При встрече с любым человеком на улице, работе или транспорте, сразу оценивают его внешний вид и прическу. Красиво уложенные волосы, новомодная стрижка или нарочитая небрежность, можно выбрать любой из вариантов, чтобы выглядеть модно.

При выборе прически нужно учитывать много нюансов: от типа лица, до состояния волос и возраста обладательницы шевелюры.

Круглолицым девушкам стоит отдавать предпочтение прическам, визуально сглаживающим излишнюю округлость.

У людей с круглым лицом длина и ширина его будет приблизительно равной, поэтому, выбирая прическу, стоит визуально добавить ему длины. Грамотно подобранная прическа позволит сделать лицо менее круглым. Завуалировать излишнюю округлость можно с помощью высокой укладки.

Важно понимать, какой вариант прически будет больше подходить дамам с данным типом лица. Тем, кто сомневается с выбором, стоит спросить совета у опытного стилиста или парикмахера, который даст рекомендации с учетом формы лица, длины и структуры волос. Они порекомендуют стрижку, способную уравновесить круглое лицо, и сделают данную прическу наиболее выигрышной.

Профессионалы рекомендуют не оставлять без внимания универсальную прическу «каскад», которая считается популярной. Такая прическа сразу оживит укладку, придаст густоты, сделает волосы объемными.

Основные правила

Выбирая интересную прическу, важно учитывать форму лица. Луноликим модницам нужно подобрать стрижку, выгодно подчеркивающую преимущества лица и скрывающую недостатки. Удачная прическа должна зрительно слегка вытягивать лицо, придавая ему симметричности, подчеркивать женственность. Чтобы прическа у круглолицых девушек выглядела наиболее привлекательной, важно учитывать важные рекомендации:

для каскадных причесок подходят волосы любой длины, поэтому можно экспериментировать с их длиной;
хорошо смотрятся крупные завитые пряди на волосах средней длины и длинных волосах, поэтому стоит чаще завивать их;
круглолицым дамам не нужно делать передние прядки слишком короткими, они должны быть наравне со скулами или ниже их;
хорошим вариантом станет асимметричная стрижка;
челку не делают очень короткой или прямой;
чтобы скрыть округлость лучше делать косой пробор;
круглолицым модницам стоит выбрать колорирование или мелирование.

Клиенткам с круглыми щечками, стоит избегать начесанных и объемных челок, так как их большой объем будет лишь подчеркивать ширину лица. Тем, кто предпочитает завивать волосы, лучше не завивать мелкие кудряшки, а делать крупные локоны на длину не более 1/3 его длины волос. Пробор лучше не делать прямым, чтобы не добавлять округлости.

Тем, кто предпочитает короткую длину, стоит остановиться на ступенчатом варианте прически, он способен выгодно преобразить круглое лицо. Дамам с длинными волосами, лучше завивать большие локоны, при этом лицо будет казаться более узким, если челка зачесана набок.

Преимущества и недостатки прически

Принято считать, что круглые лица выглядят слишком плоскими, и многие пытаются исправить этот недостаток при помощи хорошей стрижки. Стильная прическа и модная стрижка, выполненная опытным мастером, мгновенно подчеркнет ее достоинства, и поможет скрыть недостатки. Многие профессионалы могут порекомендовать «каскад», так как:

Такая прическа не требует много времени на ее укладку. Нужно лишь взять круглую расческу, фен, пенку или мусс для укладки и уложить волосы.
«Каскад» является универсальной стрижкой, она может подойти для лица любой формы. Если длина прядей удачно подобрана, это позволит показать все преимущества, а также завуалировать недостатки.
«Каскад» отлично смотрится на тонких волосах, лишенных объема. Такая стрижка подразумевает, что пряди будут иметь разную длину, благодаря этому прическа визуально будет выглядеть пышнее и объемней.
Данную стрижку можно выбрать тем, кто не хочет стричь длинные волосы, но стремится выглядеть стильно.

Вариантов каскадных стрижек существует очень много. По желанию «каскад» можно сделать с челкой или без, очень интересно смотрится рваная и асимметричная челка.

Но, даже у данного варианта есть некоторые недостатки, которые стоит учитывать:

Хотя времени на укладку прически будет уходить немного, делать это нужно ежедневно.
«Каскад» не выигрышно смотрится на коротких вьющихся волосах, слишком короткие пряди плохо укладываются и торчат.

Не рекомендуют выбирать «каскад» людям, имеющим непослушные и тяжелые волосы, ведь они редко хорошо держат форму. Среди большого варианта каскадных причесок, важно найти наиболее приемлемый вариант, позволяющий сделать образ более органичным.

Как выбрать удачный вариант?

Выбирая разные вариации, можно придать прическе эффектный и оригинальный образ. Круглолицым дамам подойдут прически, которые зрительно вытянут овал и уменьшат округлые щеки. Это можно сделать либо создав объем на макушке, либо прикрыв скулы. Наиболее популярными стрижками для луноликих красавиц можно назвать пикси, боб или каре.

Для средней длины волос

Дамам со средней длиной волос лучше остановить выбор на прическах боб-каре, каскад, каре, паж.

Каре

Очень много времени стрижка каре считается модной и очень популярной. Данная стрижка позволит прикрыть пухлые щечки. Коротковолосым модницам, стоит сделать вариант с челкой, которую лучше зачесывать набок или сделать рваной. Каре подойдет молодым девушкам, стремящихся выглядеть стильно.

Боб

Благодаря этой стрижке появляется возможность идеально скрыть излишнюю полноту и сделать лицо овальным. Данный вариант позволяет постоянно экспериментировать и часто менять облик. Прическу боб рекомендуют не только молодым девушкам, но и более взрослым дамам. Данную стрижку предпочитают дамы бальзаковского возраста, так как благодаря ей можно выглядеть намного моложе. Боб подойдет обладательницам очень тусклых и тонких волос, такая стрижка сделает их визуально густыми и здоровыми.

Пикси

Пожалуй, мало найдется знаменитостей, которые не отдавали бы предпочтение пикси. Особенностью пикси можно считать то, что данный вид стрижки не нужно долго укладывать и постоянно обновлять. Если прядки начнут выбиваться, это лишь придаст прическе особого шарма. Можно выбрать любой вариант пикси: с короткими, средними и длинными прядками. Длина челки может быть абсолютно разной, все зависит от личных предпочтений.

Можно выбрать как самую короткую челку, так и выбрав иной вариант, к тому же челка может быть косой либо рваной. Пикси подойдет круглолицым модницам, данную стрижку обычно называют универсальной.

Короткие каскадные стрижки

Каскадные стрижки на коротких волосах отлично смотрятся у молодых девушек и у дам постарше. Благодаря разной длине прядок, можно достичь визуального удлинения лица, поэтому каскад стоит выбирать круглолицым модницам. Преимуществом данной прически станет то, что передние прядки можно филировать и подвивать.

Струящиеся локоны

«Каскад» любим многими модницами, так как его можно поменять на каре, боб или пикси. Каскад принято называть стрижкой хамелеоном. Она подойдет тем, кто стремится ко всему новому и меняет свой образ каждый день. Для тех, кто стремится выглядеть необычно и неординарно, стоит выбрать асимметричную стрижку. Каскад подойдет луноликим модницам, которые любят смелые образы. Резкие неровные пряди при такой стрижке даже в ветреную погоду будут выглядеть стильно и модно.

Градуированный вариант

Данный вариант стрижки предполагает, что волосы срезаются под нужным углом. Парикмахер заранее выбирает прядь нужного размера, и, продолжает стрижку лесенкой. Градуированная стрижка станет удачным вариантом для модниц с густыми волосами, имеющих среднюю длину. Круглолицым красавицам нужно зрительно вытянуть лицо, этого можно добиться, используя прядки разной длины.

Паж

Такую стрижку считают наиболее подходящим вариантом для луноликих модниц. Паж стоит сделать от нижней части скул до плеча, это визуально уменьшит контуры лица. Паж часто выбирают обладательницы тонких волос, данная прическа мгновенно преобразит их.

Прически на длинных волосах

Длинные пряди способны визуально слегка вытянуть лицо. Благодаря локонам можно скрыть излишнюю округлость. Передние, мягко падающие пряди, придадут образу мягкости, женственности и элегантности. Очень интересно смотрится «каскад» на очень длинных волосах. Данный вариант позволит обладательницам шикарных волос, поменять свой стиль и образ, не меняя при этом их длину.

Модная стрижка типа «лесенка» может стать хорошим вариантом для тех, кто обладает длинными густыми волосами. Делая прическу на длинных волосах, мастер делает локон ниже подбородка, что позволяет скрыть округлые щеки.

Круглолицым клиенткам мастера рекомендуют различную форму каскада. Нужно, чтобы пряди у лица были подстрижены в районе подбородка или ниже его, иначе лицо будет выглядеть еще круглее. Этим девушкам стоит выбрать форму, которая будет удлинять лицо, хорошим вариантом станет рваный каскад.

Чтобы прическа выглядела более интересной, стоит определиться с челкой. Обычно для каскадных стрижек выбирают вариант косой либо рваной челки.

Красивые примеры

Стильная прическа на коротких волосах для круглолицых дам.

Легкость и женственность «каскада».

Модный вариант на средние волосы с челкой.

Отличный вариант для обладательниц тонких и длинных волос.

Рваная укладка для круглого лица.

Стоит взять пример у знаменитостей.

О том, как правильно подобрать стрижку для круглого лица, смотрите в видео ниже.

кому подходит стрижка, «лесенка» на длинные, средние и короткие волосы, нюансы создания прически

Особенности

Круглолицым девушкам стоит отдавать предпочтение прическам, визуально сглаживающим излишнюю округлость.

Профессионалы рекомендуют не оставлять без внимания универсальную прическу «каскад», которая считается популярной. Такая прическа сразу оживит укладку, придаст густоты, сделает волосы объемными.

Основные правила

для каскадных причесок подходят волосы любой длины, поэтому можно экспериментировать с их длиной;
хорошо смотрятся крупные завитые пряди на волосах средней длины и длинных волосах, поэтому стоит чаще завивать их;
круглолицым дамам не нужно делать передние прядки слишком короткими, они должны быть наравне со скулами или ниже их;
хорошим вариантом станет асимметричная стрижка;
челку не делают очень короткой или прямой;
чтобы скрыть округлость лучше делать косой пробор;
круглолицым модницам стоит выбрать колорирование или мелирование.

Преимущества и недостатки прически

Такая прическа не требует много времени на ее укладку. Нужно лишь взять круглую расческу, фен, пенку или мусс для укладки и уложить волосы.
«Каскад» является универсальной стрижкой, она может подойти для лица любой формы. Если длина прядей удачно подобрана, это позволит показать все преимущества, а также завуалировать недостатки.
«Каскад» отлично смотрится на тонких волосах, лишенных объема. Такая стрижка подразумевает, что пряди будут иметь разную длину, благодаря этому прическа визуально будет выглядеть пышнее и объемней.
Данную стрижку можно выбрать тем, кто не хочет стричь длинные волосы, но стремится выглядеть стильно.

Но, даже у данного варианта есть некоторые недостатки, которые стоит учитывать:

Хотя времени на укладку прически будет уходить немного, делать это нужно ежедневно.
«Каскад» не выигрышно смотрится на коротких вьющихся волосах, слишком короткие пряди плохо укладываются и торчат.

Не рекомендуют выбирать «каскад» людям, имеющим непослушные и тяжелые волосы, ведь они редко хорошо держат форму. Среди большого варианта каскадных причесок, важно найти наиболее приемлемый вариант, позволяющий сделать образ более органичным.

Как выбрать удачный вариант?

Для средней длины волос

Дамам со средней длиной волос лучше остановить выбор на прическах боб-каре, каскад, каре, паж.

Каре

Боб

Пикси

Короткие каскадные стрижки

Струящиеся локоны

Градуированный вариант

Паж

Прически на длинных волосах

Модная стрижка типа «лесенка» может стать хорошим вариантом для тех, кто обладает длинными густыми волосами. Делая прическу на длинных волосах, мастер делает локон ниже подбородка, что позволяет скрыть округлые щеки.

Красивые примеры

Стильная прическа на коротких волосах для круглолицых дам.

Легкость и женственность «каскада».

Модный вариант на средние волосы с челкой.

Отличный вариант для обладательниц тонких и длинных волос.

Рваная укладка для круглого лица.

Стоит взять пример у знаменитостей.

О том, как правильно подобрать стрижку для круглого лица, смотрите в видео ниже.

кому подходит стрижка, «лесенка» на длинные, средние и короткие волосы, нюансы создания прически

Особенности

Круглолицым девушкам стоит отдавать предпочтение прическам, визуально сглаживающим излишнюю округлость.

Профессионалы рекомендуют не оставлять без внимания универсальную прическу «каскад», которая считается популярной. Такая прическа сразу оживит укладку, придаст густоты, сделает волосы объемными.

Основные правила

для каскадных причесок подходят волосы любой длины, поэтому можно экспериментировать с их длиной;
хорошо смотрятся крупные завитые пряди на волосах средней длины и длинных волосах, поэтому стоит чаще завивать их;
круглолицым дамам не нужно делать передние прядки слишком короткими, они должны быть наравне со скулами или ниже их;
хорошим вариантом станет асимметричная стрижка;
челку не делают очень короткой или прямой;
чтобы скрыть округлость лучше делать косой пробор;
круглолицым модницам стоит выбрать колорирование или мелирование.

Преимущества и недостатки прически

Такая прическа не требует много времени на ее укладку. Нужно лишь взять круглую расческу, фен, пенку или мусс для укладки и уложить волосы.
«Каскад» является универсальной стрижкой, она может подойти для лица любой формы. Если длина прядей удачно подобрана, это позволит показать все преимущества, а также завуалировать недостатки.
«Каскад» отлично смотрится на тонких волосах, лишенных объема. Такая стрижка подразумевает, что пряди будут иметь разную длину, благодаря этому прическа визуально будет выглядеть пышнее и объемней.
Данную стрижку можно выбрать тем, кто не хочет стричь длинные волосы, но стремится выглядеть стильно.

Но, даже у данного варианта есть некоторые недостатки, которые стоит учитывать:

Хотя времени на укладку прически будет уходить немного, делать это нужно ежедневно.
«Каскад» не выигрышно смотрится на коротких вьющихся волосах, слишком короткие пряди плохо укладываются и торчат.

Не рекомендуют выбирать «каскад» людям, имеющим непослушные и тяжелые волосы, ведь они редко хорошо держат форму. Среди большого варианта каскадных причесок, важно найти наиболее приемлемый вариант, позволяющий сделать образ более органичным.

Как выбрать удачный вариант?

Для средней длины волос

Дамам со средней длиной волос лучше остановить выбор на прическах боб-каре, каскад, каре, паж.

Каре

Боб

Пикси

Короткие каскадные стрижки

Струящиеся локоны

Градуированный вариант

Паж

Прически на длинных волосах

Модная стрижка типа «лесенка» может стать хорошим вариантом для тех, кто обладает длинными густыми волосами. Делая прическу на длинных волосах, мастер делает локон ниже подбородка, что позволяет скрыть округлые щеки.

Красивые примеры

Стильная прическа на коротких волосах для круглолицых дам.

Легкость и женственность «каскада».

Модный вариант на средние волосы с челкой.

Отличный вариант для обладательниц тонких и длинных волос.

Рваная укладка для круглого лица.

Стоит взять пример у знаменитостей.

О том, как правильно подобрать стрижку для круглого лица, смотрите в видео ниже.

кому подходит стрижка, «лесенка» на длинные, средние и короткие волосы, нюансы создания прически

Особенности

Круглолицым девушкам стоит отдавать предпочтение прическам, визуально сглаживающим излишнюю округлость.

Профессионалы рекомендуют не оставлять без внимания универсальную прическу «каскад», которая считается популярной. Такая прическа сразу оживит укладку, придаст густоты, сделает волосы объемными.

Основные правила

для каскадных причесок подходят волосы любой длины, поэтому можно экспериментировать с их длиной;
хорошо смотрятся крупные завитые пряди на волосах средней длины и длинных волосах, поэтому стоит чаще завивать их;
круглолицым дамам не нужно делать передние прядки слишком короткими, они должны быть наравне со скулами или ниже их;
хорошим вариантом станет асимметричная стрижка;
челку не делают очень короткой или прямой;
чтобы скрыть округлость лучше делать косой пробор;
круглолицым модницам стоит выбрать колорирование или мелирование.

Преимущества и недостатки прически

Такая прическа не требует много времени на ее укладку. Нужно лишь взять круглую расческу, фен, пенку или мусс для укладки и уложить волосы.
«Каскад» является универсальной стрижкой, она может подойти для лица любой формы. Если длина прядей удачно подобрана, это позволит показать все преимущества, а также завуалировать недостатки.
«Каскад» отлично смотрится на тонких волосах, лишенных объема. Такая стрижка подразумевает, что пряди будут иметь разную длину, благодаря этому прическа визуально будет выглядеть пышнее и объемней.
Данную стрижку можно выбрать тем, кто не хочет стричь длинные волосы, но стремится выглядеть стильно.

Но, даже у данного варианта есть некоторые недостатки, которые стоит учитывать:

Хотя времени на укладку прически будет уходить немного, делать это нужно ежедневно.
«Каскад» не выигрышно смотрится на коротких вьющихся волосах, слишком короткие пряди плохо укладываются и торчат.

Не рекомендуют выбирать «каскад» людям, имеющим непослушные и тяжелые волосы, ведь они редко хорошо держат форму. Среди большого варианта каскадных причесок, важно найти наиболее приемлемый вариант, позволяющий сделать образ более органичным.

Как выбрать удачный вариант?

Для средней длины волос

Дамам со средней длиной волос лучше остановить выбор на прическах боб-каре, каскад, каре, паж.

Каре

Боб

Пикси

Короткие каскадные стрижки

Струящиеся локоны

Градуированный вариант

Паж

Прически на длинных волосах

Модная стрижка типа «лесенка» может стать хорошим вариантом для тех, кто обладает длинными густыми волосами. Делая прическу на длинных волосах, мастер делает локон ниже подбородка, что позволяет скрыть округлые щеки.

Красивые примеры

Стильная прическа на коротких волосах для круглолицых дам.

Легкость и женственность «каскада».

Модный вариант на средние волосы с челкой.

Отличный вариант для обладательниц тонких и длинных волос.

Рваная укладка для круглого лица.

Стоит взять пример у знаменитостей.

О том, как правильно подобрать стрижку для круглого лица, смотрите в видео ниже.

кому подходит стрижка, «лесенка» на длинные, средние и короткие волосы, нюансы создания прически

Особенности

Круглолицым девушкам стоит отдавать предпочтение прическам, визуально сглаживающим излишнюю округлость.

Профессионалы рекомендуют не оставлять без внимания универсальную прическу «каскад», которая считается популярной. Такая прическа сразу оживит укладку, придаст густоты, сделает волосы объемными.

Основные правила

для каскадных причесок подходят волосы любой длины, поэтому можно экспериментировать с их длиной;
хорошо смотрятся крупные завитые пряди на волосах средней длины и длинных волосах, поэтому стоит чаще завивать их;
круглолицым дамам не нужно делать передние прядки слишком короткими, они должны быть наравне со скулами или ниже их;
хорошим вариантом станет асимметричная стрижка;
челку не делают очень короткой или прямой;
чтобы скрыть округлость лучше делать косой пробор;
круглолицым модницам стоит выбрать колорирование или мелирование.

Преимущества и недостатки прически

Такая прическа не требует много времени на ее укладку. Нужно лишь взять круглую расческу, фен, пенку или мусс для укладки и уложить волосы.
«Каскад» является универсальной стрижкой, она может подойти для лица любой формы. Если длина прядей удачно подобрана, это позволит показать все преимущества, а также завуалировать недостатки.
«Каскад» отлично смотрится на тонких волосах, лишенных объема. Такая стрижка подразумевает, что пряди будут иметь разную длину, благодаря этому прическа визуально будет выглядеть пышнее и объемней.
Данную стрижку можно выбрать тем, кто не хочет стричь длинные волосы, но стремится выглядеть стильно.

Но, даже у данного варианта есть некоторые недостатки, которые стоит учитывать:

Хотя времени на укладку прически будет уходить немного, делать это нужно ежедневно.
«Каскад» не выигрышно смотрится на коротких вьющихся волосах, слишком короткие пряди плохо укладываются и торчат.

Не рекомендуют выбирать «каскад» людям, имеющим непослушные и тяжелые волосы, ведь они редко хорошо держат форму. Среди большого варианта каскадных причесок, важно найти наиболее приемлемый вариант, позволяющий сделать образ более органичным.

Как выбрать удачный вариант?

Для средней длины волос

Дамам со средней длиной волос лучше остановить выбор на прическах боб-каре, каскад, каре, паж.

Каре

Боб

Пикси

Короткие каскадные стрижки

Струящиеся локоны

Градуированный вариант

Паж

Прически на длинных волосах

Модная стрижка типа «лесенка» может стать хорошим вариантом для тех, кто обладает длинными густыми волосами. Делая прическу на длинных волосах, мастер делает локон ниже подбородка, что позволяет скрыть округлые щеки.

Красивые примеры

Стильная прическа на коротких волосах для круглолицых дам.

Легкость и женственность «каскада».

Модный вариант на средние волосы с челкой.

Отличный вариант для обладательниц тонких и длинных волос.

Рваная укладка для круглого лица.

Стоит взять пример у знаменитостей.

О том, как правильно подобрать стрижку для круглого лица, смотрите в видео ниже.

с челкой и без, на средние и короткие волосы, фото

Содержание статьи:

Стрижку можно назвать идеальной только в том случае, если она маскирует недостатки и выдвигает на передний план достоинства внешности своей обладательницы. Круглолицым барышням, подбирая стрижку, необходимо особо обратить внимание на то, чтобы она скрывала излишнюю округлость щек и зрительно вытягивала контур лица. Для этих целей отлично подойдет модная во все времена, интересная и многогранная стрижка каскад.

Особенности стрижки каскад

Каскад получил свое название за особенности формы и слоистость. Визуально пряди волос разной длины, плавно меняющейся от макушки к концам, напоминают струи падающей воды. Такой эффект достигается особым методом стрижки волос слоями, где каждый последующий слой совсем чуть-чуть короче, чем предыдущий. Каскад имеет массу вариаций – от самых коротких до очень длинных, но, к сожалению, не все они подходят для круглого лица.

Плюсы и минусы стрижки каскад для круглого лица

Не все разновидности стрижки каскад подходят к круглому лицу и это несомненный минус на фоне огромного разнообразия современных, универсальных относительно женской внешности, стрижек. Пожалуй, единственный весомый. Плюсов гораздо больше:

Прическа выглядит шикарно и с укладкой, и без нее.
Каскад молодит лицо, отвлекая внимания от возрастных изменений и притягивая его к глазам своей хозяйки.
Стрижка может выполняться в любой вариации длины.
Каскад имеет много редакций, подходящих для круглого лица.
Технология каскада может совмещаться с другими популярными стрижками, создавая удачные гибриды.
Каскад для круглого лица может дополняться некоторыми видами челки, асимметрией, рваными кончиками и прочими элементам креатива.
Стрижка проста в уходе и имеет огромное количество вариантов укладок как повседневных, так и торжественных.
Все виды каскада для круглого лица отлично сочетаются с креативным окрашиванием, таким как вертикальное мелирование, колорирование и прочие современные техники.

Каскад на круглое лицо с челкой

Каскад для круглого лица можно сочетать с челкой, но не со всякой ее разновидностью. Однозначно нужно сказать «нет» прямым густым вариантам челки и их дугообразным родственникам, так как они только сделают лицо еще шире. Отлично подойдут косая и рваная челки.

Каскад без челки

Здорово каскад в сочетании с круглым лицом смотрится без челки, но только не короткие округлые вариации, типа боб. Если каскад короткий, то он должен иметь приподнятую за счет дополнительного укорачивания до состояния ежика макушку и/или удлиненные пряди у лица.

Каскад с укороченной макушкой

Укороченная макушка также зрительно вытягивает форму черепа, а заодно и лица, что очень актуально для круглолицых барышень.

Короткий каскад

Короткий каскад для круглого лица имеет полное право на существование. НО! Длина передних прядей не должна доходить до подбородка, а кончики – заворачиваться внутрь. Лучше, если прядки опустятся на пару сантиметров ниже подбородка или поднимутся до нижних мочек ушей. Короткий каскад отлично сочетается именно с косой челкой.

Каскад на средние волосы для круглого лица

Средняя длина волос для каскада на круглое лицо является не самой предпочтительной базой, так как в этом случае стрижка придает шевелюре больше пышности и объемности. Но все-таки оптимально подобранная высота первого уровня и удачно выполненная обработка кончиков могут сделать круглолицую даму неотразимой.

Каскад на длинные волосы круглое лицо

Круглолицым барышням правильнее всего выбирать длинный каскад, верхний слой которого на ближних к лицу прядях не должен равняться уровню подбородка (или выше, или ниже). В остальном стрижка нареканий не имеет, а чем больше в ней сделают слоев, тем роскошнее она будет смотреться.

Каре каскад для круглого лица

Каскадное каре также может стать достойным обрамлением для круглого лица, но опять важно учитывать длину передних прядей, которые к тому же не должны закручиваться внутрь. Каре каскад – это красиво, женственно, удобно и очень модно в этом году.

Боб каскад

Современная стрижка боб, сочетаемая с каскадной техникой – не лучший вариант для круглого лица, так как боб сам по себе имеет округлые очертания. При создании такой стрижки обязательно должна присутствовать короткая макушка, удлинение прядей к лицу или длинная косая челка.

Рваный каскад для круглолицых

Обработка концов стрижки рваным методом позволит избавить каскад от излишней гармоничности, так противопоказанной дамам с круглым лицом.

Асимметричный каскад

Асимметрия – это отличный прием, помогающий скрыть многие недостатки лица, в том числе полноту и округлость щек.

Советы по укладке каскада для обладательниц круглого лица

Стилисты дают круглолицым барышням несколько советов по укладке стрижки каскад:

Следует избегать гармонии – ровного центрального пробора (лучше его сдвинуть вбок) и идеальных пропорций.
А также стараться не закручивать ближние к лицу пряди внутрь, особенно если они доходят до подбородка.
Делая пышную укладку каскада, передние пряди лучше оставить ровными, так объемность основной массы волос никак не отразится на форме лица.
Не стоит слишком пышно укладывать челку, так как это также расширит лицо.
Можно добавить прическе угловатости посредством хаотичных укладок в стиле «творческий беспорядок».
Следует избегать мелких кудрей, лучше отдать предпочтение крупным локонам.

Таким образом, правильно подобранный каскад добавит изящества и утонченности круглому лицу, сделав даму красивее и женственнее.

Видео по теме

✂ ⚡ (+180 фото) Стрижка каскад для круглого лица

Стрижка каскад для круглого лица подчеркнет все ваши достоинства и скроет недостатки. По сути, каскад является беспроигрышным вариантом. За счет многоуровневых переходов овал лица будет казаться визуально уже.

Оптимальная длина: от уровня плеч и длиннее, важно чтобы ступенчатые переходы начинались ниже подбородка.

Разнообразить каскад можно с помощью модного окрашивания, косой челки, рваных концов, градуировки и всевозможных укладок. Дамам, склонным к полноте, следует избегать прямых проборов и ультракороткой челки. Также нежелательно накручивать волосы от корней – это придаст внешности еще больше округлости. Чтобы добавить элегантности в образ слегка накрутите лишь концы прядей.

Убедиться в том, что каскад украшает девушек с круглым лицом, можете на примере данной фотоподборки.

Особенности

Круглолицым девушкам стоит отдавать предпочтение прическам, визуально сглаживающим излишнюю округлость.

Важно понимать, какой вариант прически будет больше подходить дамам с данным типом лица.

Тем, кто сомневается с выбором, стоит спросить совета у опытного стилиста или парикмахера, который даст рекомендации с учетом формы лица, длины и структуры волос. Они порекомендуют стрижку, способную уравновесить круглое лицо, и сделают данную прическу наиболее выигрышной.

Профессионалы рекомендуют не оставлять без внимания универсальную прическу «каскад», которая считается популярной. Такая прическа сразу оживит укладку, придаст густоты, сделает волосы объемными.

Основные правила

Чтобы прическа у круглолицых девушек выглядела наиболее привлекательной, важно учитывать важные рекомендации:

для каскадных причесок подходят волосы любой длины, поэтому можно экспериментировать с их длиной;
хорошо смотрятся крупные завитые пряди на волосах средней длины и длинных волосах, поэтому стоит чаще завивать их;
круглолицым дамам не нужно делать передние прядки слишком короткими, они должны быть наравне со скулами или ниже их;
хорошим вариантом станет асимметричная стрижка;
челку не делают очень короткой или прямой;
чтобы скрыть округлость лучше делать косой пробор;
круглолицым модницам стоит выбрать колорирование или мелирование.

Какой форме лица подходит стрижка

Сложно найти более универсальную стрижку. Техника каскад используется для разных моделей и длины, поэтому каждая сможет подобрать модель, учитывая форму лица и другие особенности внешности.

Кому идет каскад:

для вытянутых лиц стрижка выполняется на разную длину, объем равномерно распределяется по всей площади волос, вариант с прямой челкой приближает форму овала к идеальной;
для ромбовидной и треугольной формы подходит густая челка и обрамляющие лицо локоны, скрывают узкое лицо, придавая женственность, привлекательность образу;
для правильной формы овала нет ограничений по выбору модели, короткий каскад максимально открывает лицо, придает легкость, небрежность, чувство свободы;
средняя длина подчеркивает женственность и привлекательность, многоступенчатая форма хорошо смотрится в любом цвете;
круглолицым барышням подходит средний и каскад, выполненный ниже плеч, в сочетании с челкой и обрамляющими прядками лицо, позволяет добиться потрясающего эффекта коррекции;
трапециевидным и четырехугольным формам выбирать модели средней длины без челки, но дополнять укладку крупными локонами, мягкие волны великолепно скрывают углы, придавая элегантность облику;
сочетается с разными челками, мастер подбирает в зависимости от формы лица.

Подходит женщинам разного возраста и сферы деятельности.

Креативные личности выделяют классические формы модными цветными окрашиваниями. Стрижка уместна для делового дресс-кода, официальных встреч. Позволяет создавать и праздничное настроение, идеально подходит для торжественных событий.

Роскошно смотрится легкая волна на удлиненных вариантах каскада. Подчеркивает глянцевую гладкость прямых прядей. Создает динамичный, стильный образ стрижка, выполненная на кудрявых волосах.

Подходит зрелым женщинам, стильный, удобный вариант позволяет соответствовать последним трендам. Подчеркивает естественную красоту молодых барышень.

Ниспадающие пряди хорошо смотрятся на блондированных волосах в сочетании с теплым оттенком кожи. Также акцентирует внимание на выразительных чертах брюнеток с розовым подтоном кожи.

Кому противопоказана стрижка

Не подходит стрижка тонким пористым прядям, лишенным густоты и пышности. Техника подчеркнет дефицит объема, поэтому рекомендуется пройти курс восстановительных процедур, лишь после решаться на кардинальные изменения.

Не лучшим вариантом станет каскад на среднюю и короткую длину для барышень с формами. Ступенчатые срезы должны начинаться ниже уровня подбородка, тогда удастся гармонизировать форму.

Плюcы и минycы cтpижки кacкaд для кpyглoгo лицa

He вce paзнoвиднocти cтpижки кacкaд пoдxoдят к кpyглoмy лицy и этo нecoмнeнный минyc нa фoнe oгpoмнoгo paзнooбpaзия coвpeмeнныx, yнивepcaльныx oтнocитeльнo жeнcкoй внeшнocти, cтpижeк. Пoжaлyй, eдинcтвeнный вecoмый.

Плюcoв гopaздo бoльшe:

Пpичecкa выглядит шикapнo и c yклaдкoй, и бeз нee.
Kacкaд мoлoдит лицo, oтвлeкaя внимaния oт вoзpacтныx измeнeний и пpитягивaя eгo к глaзaм cвoeй xoзяйки.
Cтpижкa мoжeт выпoлнятьcя в любoй вapиaции длины. Kacкaд имeeт мнoгo peдaкций, пoдxoдящиx для кpyглoгo лицa.
Texнoлoгия кacкaдa мoжeт coвмeщaтьcя c дpyгими пoпyляpными cтpижкaми, coздaвaя yдaчныe гибpиды.
Kacкaд для кpyглoгo лицa мoжeт дoпoлнятьcя нeкoтopыми видaми чeлки, acиммeтpиeй, pвaными кoнчикaми и пpoчими элeмeнтaм кpeaтивa.
Cтpижкa пpocтa в yxoдe и имeeт oгpoмнoe кoличecтвo вapиaнтoв yклaдoк кaк пoвceднeвныx, тaк и тopжecтвeнныx.
Bce виды кacкaдa для кpyглoгo лицa oтличнo coчeтaютcя c кpeaтивным oкpaшивaниeм, тaким кaк вepтикaльнoe мeлиpoвaниe, кoлopиpoвaниe и пpoчиe coвpeмeнныe тexники.

Технология стрижки

Круглый каскад предназначен для средних или коротких волос. Технология предполагает многослойность и круговой срез по всем волосам. Подходит стрижка и для густой шевелюры и тонких волос. Объем, полученный после стрижки, будет выглядеть естественно и не потребует долгих часов укладки. Под прическу подойдёт любое окрашивание, но особенно привлекательно будет смотреться балаяж или шатуш.

Круглый каскад – это вариант для девушек, которые предпочитают каре, но хотят внести изменения в образ.

Прическа подходит для молодых девушек и также актуальна для дам в более зрелом возрасте. За счет техники стрижки ее не придется постоянно корректировать, достаточно одного раза в 4 месяца, чтобы подравнять кончики волос.

У прически есть небольшой минус. Чтобы сменить каскад придется долгое время отращивать волосы, так как стрижка выполняется без ровного среза. Любительницам различных причесок с хвостами, косичками лучше отказаться от такой стрижки, так как пряди будут выбиваться и портить общий вид.

Виды каскада для круглолицых девушек

Каскад имеет разновидности, которые отличаются не только внешним видом, но и технологией. Рассмотрим подробнее самые популярные и узнаем их отличительную особенность друг от друга.

Без челки

Каскад без челки в сочетании с круглым лицом, внешне смотрится сногсшибательно. Однако, следует учесть, что если выбран короткий каскад, то челку придется приподнимать за счет дополнительного укорачивания прядей на макушке.

С челкой

Для круглолицых девушек, далеко не любая разновидность челки подходит. Ни в коем случае нельзя выбирать в данном варианте стрижки, слишком густую или дугообразную челку. Это приведет к тому, что внешне лицо будет выглядеть еще шире и внешний вид будет испорчен. Для каскада отлично подходит рваная или косая разновидность челки.

С косой челкой на бок

Косая челка на бок отлично гармонирует с круглой формой лица. С ее помощью вполне можно скрыть различные недостатки и подчеркнуть определенные достоинства во внешности.

С прямой челкой

Прямая челка подходит круглолицым девушкам с густыми волосами. Женщинам с кудряшками она тоже подойдет, только ее придется периодически выпрямлять, чтобы не испортить свой внешний облик.

С удлиненной челкой

Удлиненный вариант челки подходит застенчивым и стеснительным особам. Чаще всего такой вариант выбирают молодые особы, так как молодости все к лицу. Но и более зрелые женщины вовсе не против данной разновидности челки и их облик от этого никак не страдает.

С укороченной макушкой

При помощи укороченной макушки, можно визуально удлинить лицо и заметно вытянуть форму черепа, что положительно повлияет на внешний вид круглолицых девушек.

Каре

Каре тоже является отличным вариантом для данного типа девушек. Главное, сделать так чтобы передние пряди имели длину до подбородка, а кончики немного завивались внутрь. Лyчшe, ecли пpядки oпycтятcя нa пapy caнтимeтpoв нижe пoдбopoдкa или пoднимyтcя дo нижниx мoчeк yшeй. Kopoткий кacкaд oтличнo coчeтaeтcя имeннo c кocoй чeлкoй.

Боб каскад

Боб каскад-это одна из современных разновидностей данной прически, но далеко не самый лучший вариант для круглолицых леди. Но чтобы она гармонировала с чертами лица, пpи coздaнии тaкoй cтpижки oбязaтeльнo дoлжнa пpиcyтcтвoвaть кopoткaя мaкyшкa, yдлинeниe пpядeй к лицy или длиннaя кocaя чeлкa.

Рваный каскад

При рваном типе каскада, кончики волос стригут рваным методом, это в свою очередь позволяет избавить прическу от лишней гармоничности, что так необходимо круглолицым дамам.

Асимметричный

При помощи асимметрии можно скрыть многие недостатки лица, такие как припухлость, отечность и округлость щек.

Пикси

Отличительной особенностью писи является то, что делать укладку вовсе необязательно. В том случае, если отдельные пряди будут немного торчать, то это только украсит образ и придаст ему шарма. Можно выбрать любой вариант пикси: с короткими, средними и длинными прядками. Длина челки может быть абсолютно разной, все зависит от личных предпочтений.

Струящиеся локоны

Она подойдет тем, кто стремится ко всему новому и меняет свой образ каждый день. Для тех, кто стремится выглядеть необычно и неординарно, стоит выбрать асимметричную стрижку. Каскад подойдет луноликим модницам, которые любят смелые образы.

Резкие неровные пряди при такой стрижке даже в ветреную погоду будут выглядеть стильно и модно.

Градуированный вариант

При данном варианте стрижки, волосы срезают под определенным углом. Для этого изначально мастер выбирает прядь и стрижет локоны лесенкой. Является отличным вариантом для девушек с круглым лицом и густыми локонами.

Паж

Уход и варианты укладки причёски

Уход за волосами с выполненной на них стрижкой Каскад не отличается от любого другого ухода. Шампунь, подходящий вашему типу волос, любимая маска, средство для ополаскивания – вот базовый набор средств, который может сохранить красоту локонов.

Существует масса вариантов укладки каскадных стрижек.

Для коротких стрижек хороший вариант – прямые пряди с прикорневым объёмом на макушке. Если у девушки волосы сами по себе прямые и густые, то особой укладки не требуется. А вот обладательницам кудрявых или волнистых волос, скорее всего, нужно будет выпрямлять пряди. Более торжественный вариант такой укладки – слегка подкрученные кончики.
Лёгкая небрежность и растрёпанные укладки – отличный вариант для Каскада. Такие причёски хорошо смотрятся на волосах разной длины, делают обладательниц моложе.
Длинные волосы можно накрутить в крупные пряди разной длины – такая укладка смотрится очень эффектно и нарядно.
Попробуйте поиграть с цветом. Можно сделать колорирование, которое визуально вытянет лицо. Причем окрашивать можно не всю голову, а только зоны вокруг лица. Выбирайте не контрастные тона, а просто краску на тон-два светлее общей массы волос.

Как выбрать удачный вариант?

Наиболее популярными стрижками для луноликих красавиц можно назвать пикси, боб или каре.

Для средней длины волос

Дамам со средней длиной волос лучше остановить выбор на прическах боб-каре, каскад, каре, паж.

Каре

Боб

Боб подойдет обладательницам очень тусклых и тонких волос, такая стрижка сделает их визуально густыми и здоровыми.

Пикси

Можно выбрать любой вариант пикси: с короткими, средними и длинными прядками. Длина челки может быть абсолютно разной, все зависит от личных предпочтений.

Короткие каскадные стрижки

Струящиеся локоны

Каскад подойдет луноликим модницам, которые любят смелые образы. Резкие неровные пряди при такой стрижке даже в ветреную погоду будут выглядеть стильно и модно.

Градуированный вариант

Круглолицым красавицам нужно зрительно вытянуть лицо, этого можно добиться, используя прядки разной длины.

Паж

Прически на длинных волосах

Очень интересно смотрится «каскад» на очень длинных волосах. Данный вариант позволит обладательницам шикарных волос, поменять свой стиль и образ, не меняя при этом их длину.

Модная стрижка типа «лесенка» может стать хорошим вариантом для тех, кто обладает длинными густыми волосами. Делая прическу на длинных волосах, мастер делает локон ниже подбородка, что позволяет скрыть округлые щеки.

Видео: Прически для круглого лица

Ютуб-канал: Виктория Литвиненко

Технология выполнения

Доверить стрижку каскад можно и начинающему парикмахеру. Но для круглолицых барышень имеет значение опыт и профессионализм мастера. Важно не только воспроизвести технику, но и скорректировать внешние данные.

Схема выполнения:

Разделить волосы на 4 части — теменную, затылочную и 2 височные.
Выделить на затылке контрольную прядь, стричь с оттяжкой вверх, разделяя на горизонтальные уровни.
Дойти до макушки, выбрать прядь по центру, сравнить ее по уровню с локонами на затылке. Стричь по направлению ко лбу, разделяя на горизонтальные слои с оттяжкой вверх.
Разделив диагональными проборами височную область, оттягивать пряди к лицу, подравнять по одному уровню.
Отделить область у лба, подстричь асимметричную челку.
Профилировать срезы.

Уход за стрижкой

Укладка потребует внимания и времени, круглолицым барышням необходимо поддерживать объем на макушке, красиво укладывать пряди у лица. Стрижку необходимо регулярно обновлять, чтобы выделять многоступенчатую форму. Посещать мастера рекомендуется с частотой раз в месяц.

Наиболее распространенными видами укладки являются объемные волны, создающие нежный, романтический образ или небрежные рваные прядки, придающие динамику стрижке.

Стайлинговые средства:

мусс или пенка используются для средней и для длины ниже плеч, это обязательные продукты, позволяющие добавить объем в области макушки;
косая челка и лесенка у лица выделяется воском или помадой, пряди акцентируют внимание на чертах лица;
вместо лака, лучше применять спрей, сочетающий в себе функции термозащиты, блеска и фиксации.

Альтернативные варианты

«Пикси» предполагает минимальную длину, выполняется на густых прямых локонах. Объем распределяется в области темени и макушки, затылок, височная область максимально открыты. Стрижка требует регулярного обновления для сохранения аккуратной формы.

Сочетается с косой градуированной челкой, прическа рекомендуется молодым девушкам, а также женщинам после 40, желающим соответствовать модным тенденциям.

Для круглого овала подходят разные виды каре на среднюю длину. Пряди у лица скрадывают объемные щеки, боковой пробор гармонизирует черты лица. Линия срезов начинается ниже уровня подбородка, сочетается с косой градуированной челкой.

Стрижка боб имеет множество вариаций, благодаря удлиненной форме прически идеально подходит круглолицым барышням. Выполняется на короткую и среднюю длину, возможна модель как с челкой, так и без. Смело можно выбирать зрелым женщинам, практичная стрижка обладает омолаживающим эффектом.

Лесенка любима парикмахерами за возможность кардинально менять лицо с помощью ниспадающих прядок. Может иметь ступенчатую форму, подходит для авангардных стрижек со сложными техниками окрашивания. Мягкие объемные волны придают загадочность и женственность образу.

Плюсы и минусы

Прежде чем записываться к мастеру, стоит оценить преимущества и недостатки прически для круглого лица.

Плюсы:

успешно скрывает недостатки лица, в сочетании с боковым пробором и объемной макушки легко гармонизировать силуэт;
визуально удлиняет лицо, скрывает несовершенства кожи;
обладает омолаживающим эффектом, смело можно выбирать зрелым женщинам;
при неудачном выполнении легко трансформировать в другие прически — лесенку, паж, боб;
соответствует модным тенденциям, не ограничивает идеи укладок;
подходит для разных стилистических направлений.

Минусы:

требует ежедневной укладки;
важно регулярно посещать мастера для поддержания формы.

У кого из знаменитостей такая стрижка

Камерон Диас выбирает небрежные укладки для блондированных прядей. Ступенчатый каскад на среднюю длину с косой челкой удлиняют овал, выделяют голубые глаза.
Круглое личико выглядит по-детски кукольным. Этим эффектом успешно пользуется Селена Гомес, подчеркивая миловидную внешность укладкой с крупными локонами.

Тиффани Амбер Тиссен выглядит роскошно с каскадом на вьющихся каштановых прядях.
Дженнифер Лоуренс использует каскад с удлиненной челкой. Это позволяет менять стрижки, отвлекая внимание от аппетитных форм.

Фотогалерея: каскад для круглого лица

Заключение

Круглолицым девушкам необходимо визуально вытягивать лицо. Если пряди закрывают область щек, лицо приобретает овальные очертания. Стрижка каскад на короткие волосы для круглого лица подходит идеально.

Однако необходимо учитывать ее особенности, чтобы она хорошо лежала.

Каскад – довольно универсальная стрижка, так что обладательницы круглой формы лица запросто могут подобрать для себя подходящую причёску. А огромное количество разных укладок позволят вам подбирать причёску под ваш образ, одежду и настроение.

Ошибка обнаружения лица Python с opencv

Я пытаюсь использовать программу распознавания лиц на Python. Но когда я его запускаю, я получаю эту ошибку:

 Ошибка  OpenCV: неопределенная ошибка (узел не представляет объект пользователя (неизвестный тип?)) В cvRead, файл /build/opencv-FWWjHr/opencv-2.4.9.1+dfsg/modules/core/src/persistence.cpp , строка 4991
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "riconoscimentofacciale.py", строка 57, в 
    faceCascade = cv.Load ("haarcascade_frontalface_default.xml ")
cv2.error: узел не представляет объект пользователя (неизвестный тип?)

исходный код такой:

  #! / Usr / bin / python

импортное резюме
импорт cv2
время импорта
импортировать изображение

def DetectFace (изображение, faceCascade):

    min_size = (20,20)
    image_scale = 2
    haar_scale = 1.1
    min_neighbors = 3
    haar_flags = 0

    # Разместите временные изображения
    оттенки серого = cv.CreateImage ((image.width, image.height), 8, 1)
    smallImage = cv.CreateImage (
            (
                резюме.Круглый (image.width / image_scale),
                cv.Round (image.height / image_scale)
            ), 8, 1)

    # Преобразование цветного входного изображения в оттенки серого
    cv.CvtColor (изображение, оттенки серого, cv.CV_BGR2GRAY)

    # Масштабировать входное изображение для более быстрой обработки
    cv.Resize (оттенки серого, smallImage, cv.CV_INTER_LINEAR)

    # Выровняйте гистограмму
    cv.EqualizeHist (smallImage, smallImage)

    # Обнаружить лица
    Faces = cv.HaarDetectObjects (
            smallImage, faceCascade, cv.CreateMemStorage (0),
            haar_scale, min_neighbors, haar_flags, min_size
        )

    # Если лица найдены
    если лица:
        for ((x, y, w, h), n) в гранях:
            # вход в cv.Размер HaarDetectObjects был изменен, поэтому масштабируйте
            # ограничивающий прямоугольник каждой грани и преобразовываем его в два CvPoints
            pt1 = (int (x * масштаб_изображения), int (y * масштаб_изображения))
            pt2 = (int ((x + w) * image_scale), int ((y + h) * image_scale))
            cv.Rectangle (изображение, pt1, pt2, cv.RGB (255, 0, 0), 5, 8, 0)

    вернуть изображение

# ----------
# ОСНОВНОЙ
# ----------

capture = cv.CaptureFromCAM (0)
#capture = cv.CaptureFromFile ("test.avi")

faceCascade = cv.Load ("haarcascade_frontalface_default.xml ")
#faceCascade = cv.Load ("haarcascades / haarcascade_frontalface_alt2.xml")
#faceCascade = cv.Load ("haarcascades / haarcascade_frontalface_alt.xml")
#faceCascade = cv.Load ("haarcascades / haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")

while (cv.WaitKey (15) == - 1):
    img = cv.QueryFrame (захват)
    image = DetectFace (img, faceCascade)
    cv.ShowImage ("тест на распознавание лиц", изображение)

cv.ReleaseCapture (захват)

У меня все настроено, я следовал руководству

Все качаю, все устанавливаю, создаю и ставлю нужный файл / каталог.Но все же сталкиваюсь с ошибкой.

python — обнаружение лица и автообрезка изображений

Мне удалось собрать фрагменты кода из разных источников и сшить их вместе. Работа над этим все еще продолжается. Кроме того, у вас есть примеры изображений?

  ''
Источники:
PIL to OpenCV image
Computer vision: OpenCV realtime face detection in Python

'' '

#Python 2.7.2
#Opencv 2.4.2
#PIL 1.1.7

импортное резюме
импортировать изображение

def DetectFace (изображение, faceCascade):
    # изменено с: http: // www.lucaamore.com/?p=638

    min_size = (20,20)
    image_scale = 1
    haar_scale = 1.1
    min_neighbors = 3
    haar_flags = 0

    # Разместите временные изображения
    smallImage = cv.CreateImage (
            (
                cv.Round (image.width / image_scale),
                cv.Round (image.height / image_scale)
            ), 8, 1)

    # Масштабировать входное изображение для более быстрой обработки
    cv.Resize (изображение, smallImage, cv.CV_INTER_LINEAR)

    # Выровняйте гистограмму
    cv.EqualizeHist (smallImage, smallImage)

    # Обнаружить лица
    Faces = cv.HaarDetectObjects (
            smallImage, faceCascade, cv.CreateMemStorage (0),
            haar_scale, min_neighbors, haar_flags, min_size
        )

    # Если лица найдены
    если лица:
        for ((x, y, w, h), n) в гранях:
            # входные данные cv.HaarDetectObjects были изменены, поэтому масштабируйте
            # ограничивающий прямоугольник каждой грани и преобразовываем его в два CvPoints
            pt1 = (int (x * масштаб_изображения), int (y * масштаб_изображения))
            pt2 = (int ((x + w) * image_scale), int ((y + h) * image_scale))
            резюме.Прямоугольник (изображение, pt1, pt2, cv.RGB (255, 0, 0), 5, 8, 0)

    вернуть изображение

def pil2cvGrey (pil_im):
    #from: http://pythonpath.wordpress.com/2012/05/08/pil-to-opencv-image/
    pil_im = pil_im.convert ('L')
    cv_im = cv.CreateImageHeader (pil_im.size, cv.IPL_DEPTH_8U, 1)
    cv.SetData (cv_im, pil_im.tostring (), pil_im.size [0])
    вернуть cv_im

def cv2pil (cv_im):
    return Image.fromstring ("L", cv.GetSize (cv_im), cv_im.tostring ())


pil_im = Image.open ('testPics / faces.jpg')
cv_im = pil2cv (pil_im)
# файлы haarcascade сообщают opencv, что искать.faceCascade = cv.Load ('C: /Python27/Lib/site-packages/opencv/haarcascade_frontalface_default.xml')
face = DetectFace (cv_im, faceCascade)
img = cv2pil (лицо)
img.show ()

Тестирование на первой странице гугла (гуглил «лица»):

Обновление

Этот код должен делать именно то, что вы хотите. Дайте мне знать, если у вас возникнут вопросы. Я попытался включить в код много комментариев:

  ''
Источники:
http://opencv.willowgarage.com/documentation/python/cookbook.html
Computer vision: OpenCV realtime face detection in Python

'' '

#Python 2.7.2
#Opencv 2.4.2
#PIL 1.1.7

import cv #Opencv
импортировать изображение # изображение из PIL
импортный глобус
импорт ОС

def DetectFace (изображение, faceCascade, returnImage = False):
    # Эта функция берет изображение cv в серой шкале и находит
    # шаблоны, определенные в функции haarcascade
    # изменено с: http://www.lucaamore.com/?p=638

    # переменные
    min_size = (20,20)
    haar_scale = 1.1
    min_neighbors = 3
    haar_flags = 0

    # Выровняйте гистограмму
    резюме.EqualizeHist (изображение, изображение)

    # Обнаружить лица
    Faces = cv.HaarDetectObjects (
            изображение, faceCascade, cv.CreateMemStorage (0),
            haar_scale, min_neighbors, haar_flags, min_size
        )

    # Если лица найдены
    если лица и returnImage:
        for ((x, y, w, h), n) в гранях:
            # Преобразовать ограничивающую рамку в две CvPoints
            pt1 = (интервал (x), интервал (y))
            pt2 = (число (x + w), число (y + h))
            cv.Rectangle (изображение, pt1, pt2, cv.RGB (255, 0, 0), 5, 8, 0)

    если returnImage:
        вернуть изображение
    еще:
        вернуть лица

def pil2cvGrey (pil_im):
    # Преобразование изображения PIL в изображение cv в оттенках серого
    # от: http: // pythonpath.wordpress.com/2012/05/08/pil-to-opencv-image/
    pil_im = pil_im.convert ('L')
    cv_im = cv.CreateImageHeader (pil_im.size, cv.IPL_DEPTH_8U, 1)
    cv.SetData (cv_im, pil_im.tostring (), pil_im.size [0])
    вернуть cv_im

def cv2pil (cv_im):
    # Преобразование изображения cv в изображение PIL
    return Image.fromstring ("L", cv.GetSize (cv_im), cv_im.tostring ())

def imgCrop (изображение, кадрирование, boxScale = 1):
    # Обрезать изображение PIL с помощью предоставленного поля [x (слева), y (вверху), w (ширина), h (высота)]

    # Рассчитать масштабные коэффициенты
    xDelta = max (cropBox [2] * (boxScale-1), 0)
    yDelta = max (cropBox [3] * (boxScale-1), 0)

    # Преобразовать поле резюме в поле PIL [слева, вверху, справа, внизу]
    PIL_box = [cropBox [0] -xDelta, cropBox [1] -yDelta, cropBox [0] + cropBox [2] + xDelta, cropBox [1] + cropBox [3] + yDelta]).

    вернуть изображение.урожай (PIL_box)

def faceCrop (imagePattern, boxScale = 1):
    # Выберите один из файлов haarcascade:
    # haarcascade_frontalface_alt.xml <- Лучший?
    # haarcascade_frontalface_alt2.xml
    # haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
    # haarcascade_frontalface_default.xml
    # haarcascade_profileface.xml
    faceCascade = cv.Load ('haarcascade_frontalface_alt.xml')

    imgList = glob.glob (imagePattern)
    если len (imgList) <= 0:
        print 'Изображения не найдены'
        возвращаться

    для img в imgList:
        pil_im = Изображение.открыть (img)
        cv_im = pil2cvGrey (pil_im)
        Faces = DetectFace (cv_im, faceCascade)
        если лица:
            п = 1
            для лица в лицах:
                croppedImage = imgCrop (pil_im, лицо [0], boxScale = boxScale)
                fname, ext = os.path.splitext (img)
                croppedImage.save (имя + '_ урожай' + str (n) + ext)
                п + = 1
        еще:
            print 'Лица не найдены:', img

def test (imageFilePath):
    pil_im = Image.open (imageFilePath)
    cv_im = pil2cvGrey (pil_im)
    # Выберите один из файлов haarcascade:
    # haarcascade_frontalface_alt.xml <- Лучший?
    # haarcascade_frontalface_alt2.xml
    # haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
    # haarcascade_frontalface_default.xml
    # haarcascade_profileface.xml
    faceCascade = cv.Load ('haarcascade_frontalface_alt.xml')
    face_im = DetectFace (cv_im, faceCascade, returnImage = True)
    img = cv2pil (лицо_им)
    img.show ()
    img.save ('test.png')


# Тестируем алгоритм на изображении
#test ('testPics / faces.jpg')

# Обрезать все JPEG в папке. Примечание: в коде используется glob, который следует правилам оболочки unix.# Используйте boxScale для масштабирования области обрезки. 1 = коробка opencv, 2 = 2x ширина и высота
faceCrop ('testPics / *. jpg', boxScale = 1)

Используя изображение выше, этот код извлекает 52 из 59 лиц, создавая кадрированные файлы, такие как:

Компьютерное зрение - Обнаружение объектов с помощью каскадного классификатора Хаара | by Tanwir Khan

Step -1

Теперь, когда мы изменили размер нашего изображения, давайте продолжим и импортируем cv2 и numpy , а также используем функцию CascadeClassifier OpenCV, чтобы указать место, где мы сохранили XML-файл, haarcascade_frontalface_default.xml в нашем случае. Я загрузил xml-файл на свой локальный компьютер и использовал путь к моей машине, но вы можете напрямую указать его на местоположение github, если хотите.

 import cv2 
 import numpy as npface_classifier = cv2.CascadeClassifier ('/ haarcascade_frontalface_default.xml')

Шаг 2

Теперь второй шаг - загрузить изображение и преобразовать его в оттенки серого. Прежде чем показывать код, я хочу рассказать вам причину, по которой мы конвертируем изображение в оттенки серого.

Обычно изображения, которые мы видим, имеют форму канала RGB (красный, зеленый, синий). Итак, когда OpenCV считывает изображение RGB, он обычно сохраняет изображение в канале BGR (синий, зеленый, красный). Для распознавания изображений нам нужно преобразовать этот канал BGR в серый канал. Причина этого в том, что серый канал легко обрабатывать и требует меньших вычислительных затрат, поскольку содержит только 1 канал черного и белого.

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

Здесь параметрами функции cvtColor будет имя переменной изображения ( с измененным размером в нашем случае) и COLOR_BGR2GRAY.

Step 3

Теперь, после преобразования изображения из RGB в серый, мы попытаемся определить точные черты лица. Давайте посмотрим, как мы можем реализовать это в коде.

 faces = face_classifier.detectMultiScale (gray, 1.0485258, 6)

В этом фрагменте кода мы пытаемся использовать face_classifier , который представляет собой объект, загруженный с haarcascade_frontalface_default . xml, мы используем встроенную функцию с названием detectMultiScale.

Эта функция поможет нам найти особенности / расположение нового изображения. Таким образом, он будет использовать все функции объекта face_classifier для обнаружения особенностей нового изображения.

Параметры, которые мы передадим этой функции:

Переменная шкалы серого - в нашем случае серый
scaleFactor - Параметр, определяющий, насколько уменьшается размер изображения
при каждом масштабе изображения. По сути, масштабный коэффициент используется для создания масштабной пирамиды.Более подробно, ваша модель имеет фиксированный размер, определенный во время обучения, который виден в XML. Это означает, что лицо этого размера определяется на изображении, если оно присутствует. Однако, изменяя масштаб входного изображения, вы можете изменить размер большего лица на меньшее, что сделает его обнаруживаемым алгоритмом. 1.05 - хорошее возможное значение для этого, что означает, что вы используете небольшой шаг для изменения размера, то есть уменьшаете размер на 5%, вы увеличиваете вероятность совпадения размера с моделью для обнаружения. Это также означает, что алгоритм работает медленнее, поскольку он более тщательный.Вы можете увеличить его до 1,4 для более быстрого обнаружения с риском вообще пропустить некоторые лица. В нашем случае я использовал 1.0485258 как scaleFactor , так как это отлично сработало для изображения, которое я использовал.
minNeighbors - Параметр, определяющий, сколько соседей должен иметь каждый прямоугольник-кандидат, чтобы сохранить его. Этот параметр повлияет на качество обнаруженных лиц. Более высокое значение приводит к меньшему количеству обнаружений, но с более высоким качеством. 3 ~ 6 - хорошее соотношение цены и качества.В нашем случае я взял 6 как minNeighbours , и это отлично сработало для изображения, которое я использовал.

Шаг 4

Из предыдущего шага функция detectMultiScale возвращает 4 значения - координату x, координату y, ширину (w) и высоту (h) обнаруженной особенности лица. На основе этих 4 значений мы нарисуем прямоугольник вокруг лица.

, если лиц равно (): 
 печать («Лица не найдены») 
 для (x, y, w, h) в лицах: 
 cv2.прямоугольник (размер изменен, (x, y), (x + w, y + h), (127,0,255), 2) 
 cv2.imshow ('Face Detection', размер изменен) 
 cv2.waitKey (0)  cv2. уничтожить .COLOR_BGR2GRAY) '' 'Наш классификатор возвращает ROI обнаруженного лица в виде кортежа, 
 Он хранит верхнюю левую координату и нижнюю правую координату' '' faces = face_classifier.detectMultiScale (gray, 1.0485258, 6) '' 'Когда лица не обнаружены, face_classifier возвращает и пустой кортеж' '' 
 if faces is (): 
 print ("Лица не обнаружены") '' 'Мы перебираем наш массив лиц и нарисуйте прямоугольник на каждой грани в гранях '' '
 для (x, y, w, h) на гранях: 
 cv2. rectangle (resized, (x, y), (x + w, y + h), (127 , 0,255), 2) 
 cv2.imshow ('Face Detection', resized) 
 cv2.waitKey (0) 
 cv2.destroyAllWindows ()

Я создал вывод вышеуказанной программы в виде видео и встроил его ниже. .Если вы видите, программа не может правильно определить некоторые лица. Причина в том, чтобы классификатор haarcascade работал правильно, лицо должно быть хорошо видно. Тот, который не был обнаружен на выходе, несколько непонятен.

Тем не менее, я постараюсь улучшить это в своих будущих публикациях, где мы будем использовать различные типы алгоритмов, включающих глубокое обучение, для смягчения этого.

Обнаружение лиц с использованием каскадного классификатора

Теперь, когда у нас есть некоторые практические знания о том, как работает обнаружение лиц, давайте посмотрим, как мы можем обнаруживать и лицо, и глаза

В этой реализации мы внесли несколько изменений по сравнению с Распознавание лиц Код .

Шаг 1

Для обнаружения глаза мы также импортировали файл haarcascade_eye.xml .

 eye_classifier = cv2.CascadeClassifier ('/ haarcascade_eye.xml')

Шаг 2

Как только мы получим координату x, координату y, ширину (w) и высоту (h) обнаруженной особенности лица, используя detectMultiScale , мы создадим 2 массива numpy - roi_gray и roi_color. roi_gray - это массив numpy, созданный с использованием переменной gray.Причина, по которой мы создали это, заключается в том, чтобы передать эту версию с серым каналом в функцию detectMultiScale при извлечении функций (например, ey, ew, eh) глаз.

 для (x, y, w, h) в гранях: 
 cv2. rectangle (img, (x, y), (x + w, y + h), (127,0,255), 2) 
 cv2.imshow ('img', img) 
 cv2.waitKey (0) 
 roi_gray = серый [y: y + h, x: x + w] 
 roi_color = img [y: y + h, x: x + w] 
 глаз = eye_classifier.detectMultiScale (roi_gray)

Шаг 3

После того, как мы извлекли черты глаза (например, ey, ew, eh), мы пройдемся по ним и создадим прямоугольник, передав массив numpy roi_color. Причина передачи roi_color , а не roi_gray - roi_color - это массив для фактического изображения в масштабе RGB, тогда как roi_gray - это шкала серого изображения, которую мы использовали в нашем коде для более быстрой обработки при извлечении размеры / координаты изображения, а затем использовать эти размеры для передачи его в исходный массив, который в нашем случае равен roi_color .

 для (ex, ey, ew, eh) в глазах: 
 cv2.rectangle (roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (255,255,0), 2)

Объединение всех шаги вместе:

 import numpy as np 
 import cv2  face_classifier = cv2.CascadeClassifier ('/ haarcascade_frontalface_default.xml') 
 eye_classifier = cv2.CascadeClassifier ('/ haarcascade_eye.xml') 
 img = cv2.imread ('/ group.jpg') 
 grey = cv2.cvtColor (imgOLAY_CVTColor (imgOLAY) Faces = face_classifier.detectMultiScale (gray, 1.05, 3) # Когда лица не обнаружены, face_classifier возвращает и пустой кортеж 
, если лиц равен (): 
 print («Лицо не найдено») для (x, y, w, h) в Faces: 
 cv2. rectangle (img, (x, y), (x + w, y + h), (127,0,255), 2) 
 cv2.imshow ('img', img) 
 cv2.waitKey (0) 
 roi_gray = серый [y: y + h, x: x + w] 
 roi_color = img [y: y + h, x: x + w] 
 eyes = eye_classifier.detectMultiScale (roi_gray) 
 для ( ex, ey, ew, eh) в глазах: 
 cv2.rectangle (roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (255,255,0), 2) 
 cv2.imshow ('img' , img) 
 cv2.waitKey (0)  cv2.destroyAllWindows ()

Я создал вывод вышеупомянутой программы в виде видео и встроил его ниже. Если вы видите, программа не может правильно определить глаз человека в очках.Наверное, для этого нужен более сложный алгоритм.

Обнаружение лиц и глаз с использованием каскадного классификатора хаара

3. Обнаружение транспортных средств из потокового видео

Давайте реализуем еще один вариант использования каскадного классификатора хаара. В этом случае мы будем обнаруживать автомобили по потоковому видео. Я реализовал эти варианты использования, чтобы показать, как это работает. Для этого классификатора также существует множество других xmls, которые вы можете использовать для реализации нескольких других случаев компьютерного зрения.Вот ссылка на github для xmls.

Реализация здесь такая же, как и для распознавания лиц, поэтому я не буду подробно объяснять весь процесс. Однако в коде есть несколько изменений.

Шаг 1

Чтобы определить особенности транспортного средства, нам необходимо импортировать haarcascade_car.xml.

Используйте VideoCapture cv2 и сохраните значение в cap

Reading ( cap.read () ) из VideoCapture возвращает кортеж (ret, frame) . С помощью первого элемента вы проверяете, было ли считывание успешным, и если это так, вы переходите к использованию возвращенного кадра .

 cap = cv2.VideoCapture ('/ vehicle.mp4') # Зациклить после успешной загрузки видео 
 while cap.isOpened ():  time.sleep (.05) 
 # Прочитать первый кадр 
 ret, frame = cap .read ()

Шаг 2

Теперь, когда у нас есть кортеж (ret, frame) , мы преобразуем изображение канала BGR в серый канал.По тем же причинам мы преобразуем изображение в шкалу серого и используем функцию классификатора detectMultiScale для извлечения координаты x, координаты y, ширины (w) и высоты (h), а шкала серого используется для повышения производительности. пропускная способность.

 gray = cv2.cvtColor (frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # Передать кадр в наш автомобильный классификатор 
 cars = car_classifier.detectMultiScale (серый, 1.1, 2)

Step 3

На основе извлеченных функций / размеров автомобили, мы пройдемся по ним и нарисуем прямоугольник вокруг каждого кадра изображения.

 для (x, y, w, h) в автомобилях: 
 cv2. rectangle (frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)

Ниже приведен сводный код для этого:

 import time 
 import numpy as np 
 import cv2 # Создаем наш классификатор тела 
 car_classifier = cv2.CascadeClassifier ('\ haarcascade_car.xml') # Инициируем захват видео для видеофайла 
 cap = cv2 .VideoCapture ('/ vehicle.mp4') # Зациклить после успешной загрузки видео 
 while cap.isOpened ():  time.sleep (.05) 
 # Прочитать первый кадр 
 ret, frame = cap.read () 
 gray = cv2.cvtColor (frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  # Передать кадр нашему автомобильному классификатору 
 cars = car_classifier.detectMultiScale (gray, 1.1, 2) 
  # Извлечь ограничивающие рамки для любых тел, идентифицированных 
 для (x, y, w, h) в автомобилях: 
 cv2. rectangle (frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2) 
 cv2.imshow ( 'Cars', frame) 
 if cv2.waitKey (1) == 13: # 13 - это клавиша Enter 
 breakcap.release () 
 cv2.destroyAllWindows ()

Теперь, когда у нас есть полный код, давайте проверим вывод для этого.

Обнаружение автомобилей с использованием каскадного классификатора

4. Обнаружение пешеходов из потокового видео

Реализация полностью аналогична обнаружению транспортных средств. Единственная разница в том, что мы будем использовать haarcascade_fullbody.xml для определения особенностей тела пешехода.

Ниже приведен его код:

 import numpy as np 
 import cv2 # Создайте наш классификатор тела 
 body_classifier = cv2.CascadeClassifier ('\ haarcascade_fullbody.xml ') # Инициировать захват видео для видеофайла 
 cap = cv2.VideoCapture (' / moskva.mov ') # Зациклить после успешной загрузки видео 
 while cap.isOpened ():  # Прочитать первый кадр 
 ret, frame = cap .read () 
 gray = cv2.cvtColor (frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 # Передать фрейм нашему классификатору тела 
 Body = body_classifier.detectMultiScale (gray, 1.1, 3)  # Извлечь ограничивающие рамки для любых тел, идентифицированных 
 для ( x, y, w, h) в телах: 
 cv2. rectangle (frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2) 
 cv2.imshow ('Pedestrians', frame) 
 if cv2.waitKey (1) == 13: # 13 - это клавиша Enter 
 breakcap.release () 
 cv2.destroyAllWindows ()

Давайте проверим, как выглядит результат, как показано ниже. видео:

Обнаружение пешеходов с помощью каскадного классификатора хаара.

На прощание

Хотя хааркаскадный классификатор довольно полезен, у этого подхода есть несколько недостатков.

Наиболее сложной частью здесь является точное определение значения параметра scaleFactor и minNeighbours функции detectMultiScale .Довольно часто встречаются сценарии, в которых нам нужно настроить оба параметра для каждого изображения, что сильно отталкивает, когда дело доходит до сценария использования обнаружения изображений.
Масштаб scaleFactor в основном используется для управления пирамидой изображения, которая, в свою очередь, используется для обнаружения объекта в различных масштабах изображения. Если масштаб scaleFactor слишком велик, есть вероятность, что обнаружение изображения будет неточным, и мы будем пропускать объекты в масштабах, которые попадают на между слоями пирамиды.
Однако, если мы уменьшим значение scaleFactor , то вы получите много слоев пирамид с одинаковым масштабом изображения, что замедлит обнаружение и увеличивает количество ложных срабатываний.

Следите за обновлениями в следующих публикациях, где мы увидим другие интересные подходы для более эффективного обнаружения изображений с использованием некоторых сложных алгоритмов глубокого обучения.

Кроме того, если вы хотите узнать о DevOps, посетите этот веб-сайт.

Ссылки:

https: // docs.opencv.org/3.4/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html
https://www.pyimagesearch.com/2016/06/20/detecting-cats-in-images-with-opencv/
https://github .com / krishnaik06 / Computer-Vision-Tutorial

Как определять и извлекать лица из изображения с помощью OpenCV и Python

Автор выбрал Фонд Open Internet / Free Speech для получения пожертвования в рамках программы Write for DOnations.

Введение

Изображения составляют большой объем данных, которые генерируются каждый день, что делает возможность обработки этих изображений важной.Один из методов обработки изображений - распознавание лиц . Обнаружение лиц - это ветвь обработки изображений, которая использует машинное обучение для обнаружения лиц на изображениях.

Каскад Хаара - это метод обнаружения объекта, используемый для обнаружения интересующего объекта на изображениях. Алгоритм обучен на большом количестве положительных и отрицательных образцов, где положительные образцы - это изображения, содержащие интересующий объект. Отрицательные образцы - это изображения, которые могут содержать что угодно, кроме желаемого объекта.После обучения классификатор может находить интересующий объект на любых новых изображениях.

В этом руководстве вы будете использовать предварительно обученную модель каскада Хаара из OpenCV и Python для обнаружения и извлечения лиц из изображения. OpenCV - это библиотека программирования с открытым исходным кодом, которая используется для обработки изображений.

Предварительные требования

Шаг 1. Настройка локальной среды

Перед тем, как вы начнете писать свой код, вы сначала создадите рабочую область для хранения кода и установите несколько зависимостей.

Создайте каталог для проекта с помощью команды mkdir :

Перейдите во вновь созданный каталог:

Затем вы создадите виртуальную среду для этого проекта. Виртуальные среды изолируют разные проекты, поэтому разные зависимости не вызывают сбоев. Создайте виртуальную среду с именем face_scrapper для использования с этим проектом:

    python3 -m venv face_scrapper

Активировать изолированную среду:

    исходный face_scrapper / bin / activate

Теперь вы увидите, что к вашему запросу добавлен префикс имени вашей виртуальной среды:

Теперь, когда вы активировали свою виртуальную среду, вы будете использовать nano или свой любимый текстовый редактор для создания требований .txt файл. В этом файле указаны необходимые зависимости Python:

Затем вам необходимо установить три зависимости для выполнения этого руководства:

numpy : numpy - это библиотека Python, которая добавляет поддержку больших многомерных массивов. Он также включает большой набор математических функций для работы с массивами.
opencv-utils : это расширенная библиотека для OpenCV, которая включает вспомогательные функции.
opencv-python : это основной модуль OpenCV, который использует Python.

Добавьте в файл следующие зависимости:

requirements.txt

  numpy
opencv-utils
opencv-python

Сохраните и закройте файл.

Установите зависимости, передав файл requirements.txt диспетчеру пакетов Python, pip . Флаг -r указывает расположение требований .txt файл.

    pip install -r requirements.txt

На этом шаге вы настраиваете виртуальную среду для своего проекта и устанавливаете необходимые зависимости. Теперь вы готовы приступить к написанию кода для определения лиц по входному изображению на следующем шаге.

`Шаг 2 - Написание и запуск скрипта детектора лиц`

В этом разделе вы напишете код, который будет принимать изображение в качестве входных данных и возвращать две вещи:

Количество лиц, обнаруженных во входном изображении.
Новое изображение с прямоугольным участком вокруг каждого обнаруженного лица.

Начните с создания нового файла для хранения вашего кода:

В этом новом файле начните писать свой код с импорта необходимых библиотек. Здесь вы импортируете два модуля: cv2 и sys . Модуль cv2 импортирует библиотеку OpenCV в программу, а sys импортирует общие функции Python, такие как argv , которые будет использовать ваш код.

app.py

  импорт cv2
import sys

Затем вы укажете, что входное изображение будет передано в качестве аргумента сценарию во время выполнения. Питонический способ чтения первого аргумента - присвоить значение, возвращаемое функцией sys.argv [1] , переменной:

app.py

  ...
imagePath = sys.argv [1]

Обычной практикой при обработке изображений является сначала преобразование входного изображения в градацию серого. Это связано с тем, что определение яркости, в отличие от цвета, обычно дает лучшие результаты при обнаружении объектов.Добавьте следующий код, чтобы принять входное изображение в качестве аргумента и преобразовать его в оттенки серого:

app.py

  ...
изображение = cv2.imread (imagePath)
серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Функция .imread () принимает входное изображение, которое передается в качестве аргумента сценарию, и преобразует его в объект OpenCV. Затем функция OpenCV .cvtColor () преобразует объект входного изображения в объект в градациях серого.

Теперь, когда вы добавили код для загрузки изображения, вы добавите код, который обнаруживает лица на указанном изображении:

ок.py

  ...
faceCascade = cv2.CascadeClassifier (cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")
Faces = faceCascade.detectMultiScale (
        серый,
        scaleFactor = 1,3,
        minNeighbors = 3,
        minSize = (30, 30)
)

print («Найдено {0} лиц!». формат (len (лица)))

Этот код создаст объект faceCascade , который загрузит файл Haar Cascade с методом cv2.CascadeClassifier . Это позволяет Python и вашему коду использовать каскад Хаара.

Затем код применяет метод OpenCV .detectMultiScale () к объекту faceCascade . Это создает список прямоугольников для всех обнаруженных лиц на изображении. Список прямоугольников представляет собой набор местоположений пикселей изображения в виде Rect (x, y, w, h) .

Вот сводка других параметров, которые использует ваш код:

серый : определяет использование объекта изображения OpenCV в оттенках серого, который вы загрузили ранее.
scaleFactor : этот параметр указывает скорость уменьшения размера изображения при каждом масштабе изображения. Ваша модель имеет фиксированный масштаб во время обучения, поэтому входные изображения могут быть уменьшены для лучшего обнаружения. Этот процесс останавливается после достижения порогового значения, определенного значениями maxSize и minSize .
minNeighbors : этот параметр указывает, сколько соседей или обнаружений должен иметь каждый прямоугольник-кандидат, чтобы сохранить его. Более высокое значение может привести к меньшему количеству ложных срабатываний, но слишком высокое значение может исключить истинные срабатывания.
minSize : позволяет определить минимально возможный размер объекта, измеряемый в пикселях. Объекты, размер которых меньше этого параметра, игнорируются.

После создания списка прямоугольников, лица подсчитываются с помощью функции len . Количество обнаруженных лиц затем возвращается в качестве вывода после запуска скрипта.

Затем вы воспользуетесь методом OpenCV .rectangle () , чтобы нарисовать прямоугольник вокруг обнаруженных лиц:

ок.py

  ...
для (x, y, w, h) в гранях:
    cv2.rectangle (изображение, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

Этот код использует цикл for для перебора списка местоположений пикселей, возвращаемого методом faceCascade.detectMultiScale для каждого обнаруженного объекта. Метод прямоугольника принимает четыре аргумента:

image указывает коду рисовать прямоугольники на исходном входном изображении.
(x, y), (x + w, y + h) - четыре местоположения пикселей для обнаруженного объекта.Прямоугольник будет использовать их для определения местоположения и рисования прямоугольников вокруг обнаруженных объектов на входном изображении.
(0, 255, 0) - цвет фигуры. Этот аргумент передается как кортеж для BGR. Например, для синего можно использовать (255, 0, 0) . В данном случае мы используем зеленый цвет.
2 - толщина линии в пикселях.

Теперь, когда вы добавили код для рисования прямоугольников, используйте OpenCV .imwrite () , чтобы записать новое изображение в вашу локальную файловую систему как faces_detected.jpg . Этот метод вернет true , если запись прошла успешно, и false , если не удалось записать новый образ.

app.py

  ...
status = cv2.imwrite ('faces_detected.jpg', изображение)

Наконец, добавьте этот код для вывода на консоль статуса true или false функции .imwrite () .Это позволит вам узнать, была ли запись успешной после запуска сценария.

app.py

  ...
print ("Изображение faces_detected.jpg записано в файловую систему:", статус)

Готовый файл будет выглядеть так:

app.py

  импорт cv2
import sys

imagePath = sys.argv [1]

изображение = cv2.imread (imagePath)
серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faceCascade = cv2.CascadeClassifier (cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml ")
Faces = faceCascade.detectMultiScale (
    серый,
    scaleFactor = 1,3,
    minNeighbors = 3,
    minSize = (30, 30)
)

print ("[ИНФОРМАЦИЯ] Найдено {0} лиц!". формат (len (лица)))

для (x, y, w, h) в гранях:
    cv2.rectangle (изображение, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

status = cv2.imwrite ('faces_detected.jpg', изображение)
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] Изображение faces_detected.jpg записано в файловую систему:", статус)

Убедившись, что все введено правильно, сохраните и закройте файл.

Примечание: Этот код взят из общедоступной документации OpenCV.

Ваш код готов, и вы готовы запустить сценарий.

`Шаг 3 - Запуск сценария`

На этом этапе вы будете использовать изображение для тестирования вашего скрипта. Когда вы найдете изображение, которое хотите использовать для тестирования, сохраните его в том же каталоге, что и ваш скрипт app.py . В этом руководстве будет использоваться следующее изображение:

Если вы хотите протестировать то же изображение, используйте следующую команду для его загрузки:

    curl -O https: // assets.digitalocean.com/articles/CART-63965/people_with_phones.png

Когда у вас есть изображение для тестирования сценария, запустите сценарий и укажите путь к изображению в качестве аргумента:

    python путь app.py / к / input_image

По завершении выполнения скрипта вы получите следующий результат:

   Выход  [ИНФОРМАЦИЯ] Найдено 4 лица!
[ИНФОРМАЦИЯ] Изображение faces_detected.jpg записано в файловую систему: True

Вывод true сообщает вам, что обновленный образ был успешно записан в файловую систему.Откройте образ на локальном компьютере, чтобы увидеть изменения в новом файле:

Вы должны увидеть, что ваш скрипт обнаружил четыре лица на входном изображении и нарисовал прямоугольники, чтобы отметить их. На следующем шаге вы будете использовать расположение пикселей для извлечения лиц из изображения.

`Шаг 4 - Извлечение лиц и их локальное сохранение (необязательно)`

На предыдущем шаге вы написали код для использования OpenCV и каскада Хаара для обнаружения и рисования прямоугольников вокруг лиц на изображении.В этом разделе вы измените свой код, чтобы извлечь обнаруженные лица из изображения в их собственные файлы.

Начните с повторного открытия файла app.py в текстовом редакторе:

Затем добавьте выделенные строки под строкой cv2.rectangle :

app.py

  ...
для (x, y, w, h) в гранях:
    cv2.rectangle (изображение, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    roi_color = изображение [y: y + h, x: x + w]
    print ("[ИНФОРМАЦИЯ] Обнаружен объект.Сохранение локально. ")
    cv2.imwrite (str (w) + str (h) + '_faces.jpg', roi_color)
...

Объект roi_color отображает местоположения пикселей из списка лиц на исходном входном изображении. Переменные x , y , h и w - это местоположения пикселей для каждого из объектов, обнаруженных с помощью метода faceCascade.detectMultiScale . Затем код распечатывает вывод, в котором говорится, что объект был найден и будет сохранен локально.

Как только это будет сделано, код сохраняет график как новое изображение, используя метод cv2.imwrite . Он добавляет ширину и высоту графика к имени записываемого изображения. Это сохранит уникальность имени в случае обнаружения нескольких лиц.

Обновленный скрипт app.py будет выглядеть так:

app.py

  импорт cv2
import sys

imagePath = sys.argv [1]

изображение = cv2.imread (imagePath)
серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faceCascade = cv2.CascadeClassifier (cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")
Faces = faceCascade.detectMultiScale (
    серый,
    scaleFactor = 1,3,
    minNeighbors = 3,
    minSize = (30, 30)
)

print ("[ИНФОРМАЦИЯ] Найдено {0} лиц.". формат (len (лица)))

для (x, y, w, h) в гранях:
    cv2.rectangle (изображение, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    roi_color = изображение [y: y + h, x: x + w]
    print ("[ИНФОРМАЦИЯ] Обнаружен объект. Сохранение локально.")
    cv2.imwrite (str (w) + str (h) + '_faces.jpg ', roi_color)

status = cv2.imwrite ('faces_detected.jpg', изображение)
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] Изображение faces_detected.jpg записано в файловую систему:", статус)

Подводя итог, обновленный код использует местоположения пикселей для извлечения лиц из изображения в новый файл. После завершения обновления кода сохраните и закройте файл.

Теперь, когда вы обновили код, вы готовы запустить скрипт еще раз:

    python app.py путь / к / изображению

Вы увидите аналогичный результат, когда ваш скрипт завершит обработку изображения:

   Вывод  [ИНФОРМАЦИЯ] Найдено 4 лица.[ИНФОРМАЦИЯ] Объект найден. Сохранение локально.
[ИНФОРМАЦИЯ] Объект найден. Сохранение локально.
[ИНФОРМАЦИЯ] Объект найден. Сохранение локально.
[ИНФОРМАЦИЯ] Обнаружен объект. Сохранение локально.
[ИНФОРМАЦИЯ] Изображение faces_detected.jpg записано в файловую систему: True

В зависимости от количества лиц в образце изображения вы можете увидеть большее или меньшее количество изображений.

Просматривая содержимое рабочего каталога после выполнения скрипта, вы увидите файлы для снимков всех лиц, найденных во входном изображении.

Теперь вы увидите снимки головы, извлеченные из входного изображения, собранного в рабочем каталоге:

На этом этапе вы изменили сценарий, чтобы извлечь обнаруженные объекты из входного изображения и сохранить их локально.

`Заключение`

В этом руководстве вы написали сценарий, который использует OpenCV и Python для обнаружения, подсчета и извлечения лиц из входного изображения. Вы можете обновить этот скрипт для обнаружения различных объектов, используя другой предварительно обученный каскад Хаара из библиотеки OpenCV, или вы можете узнать, как обучить свой собственный каскад Хаара.

`Как определить распознавание лиц с использованием алгоритма Виолы Джонса`

В этой статье мы собираемся обсудить алгоритм распознавания лиц «Алгоритм Виолы Джонса».В конце этой статьи у вас будет достаточно знаний, чтобы создать детектор лица и глаз, как показано ниже:

Обнаружение лица и глаз

Что такое распознавание лиц?
Что такое алгоритм Виолы Джонса? Что такое особенности типа Хаара? Что такое интегральные изображения? Как AdaBoost используется в алгоритме Виолы Джонса? Что такое каскадные классификаторы?
Использование классификатора Виолы Джонса для обнаружения лиц в прямом эфире веб-камеры

Что такое обнаружение лиц?

Обнаружение объектов - одна из компьютерных технологий, связанных с обработкой изображений и компьютерным зрением.Он связан с обнаружением экземпляров объекта, такого как лица людей, здания, деревья, автомобили и т. Д. Основная цель алгоритмов обнаружения лиц - определить, есть ли какое-либо лицо на изображении или нет.

Распознавание лиц

В последние годы мы стали свидетелями значительного прогресса в технологиях обнаружения и распознавания лиц. Наши мобильные камеры часто оснащены такой технологией, при которой мы можем видеть рамку вокруг лиц. Хотя существуют довольно продвинутые алгоритмы распознавания лиц, особенно с внедрением глубокого обучения, внедрение алгоритма Виолы Джонса в 2001 году стало прорывом в этой области.Теперь давайте подробно рассмотрим алгоритм Виолы Джонса.

Что такое алгоритм Виолы Джонса?

Алгоритм Виолы Джонса назван в честь двух исследователей компьютерного зрения, предложивших этот метод в 2001 году, Пола Виолы и Майкла Джонса в своей статье «Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций». Несмотря на то, что среда Viola-Jones устарела, она довольно мощная, и ее применение оказалось исключительно заметным при обнаружении лиц в реальном времени.Этот алгоритм очень медленный для обучения, но он может обнаруживать лица в реальном времени с впечатляющей скоростью.

Для данного изображения (этот алгоритм работает с изображением в оттенках серого) алгоритм просматривает множество меньших подобластей и пытается найти лицо, ища определенные особенности в каждой подобласти. Ему необходимо проверить множество разных положений и масштабов, потому что изображение может содержать много лиц разных размеров. Виола и Джонс использовали функции Хаара для обнаружения лиц в этом алгоритме.

Алгоритм Виолы Джонса состоит из четырех основных шагов, которые мы обсудим в следующих разделах:

Выбор функций типа Хаара
Создание целостного изображения
Запуск обучения AdaBoost
Создание каскадов классификатора

Что такое функции типа Хаара?

В 19 веке венгерский математик Альфред Хаар дал концепции вейвлетов Хаара, которые представляют собой последовательность масштабированных функций «квадратной формы», которые вместе образуют семейство или базис вейвлетов.Вуаля и Джонс адаптировали идею использования вейвлетов Хаара и разработали так называемые особенности Хаара.

Функции типа Хаара - это функции цифровых изображений, используемые при распознавании объектов. Все человеческие лица обладают некоторыми универсальными свойствами человеческого лица, например, область глаз темнее, чем соседние пиксели, а область носа ярче, чем область глаз.

Простой способ определить, какая область светлее или темнее, - просуммировать значения пикселей обеих областей и сравнить их.Сумма значений пикселей в более темной области будет меньше суммы пикселей в более светлой области. Если одна сторона светлее другой, это может быть край брови или иногда средняя часть может быть ярче, чем окружающие прямоугольники, что можно интерпретировать как нос. из них мы можем интерпретировать различные части лица.

В своем исследовании Виола и Джонс определили 3 типа особенностей Хаара:

Элементы кромок
Линейные элементы
Четырехсторонние элементы

Элементы кромок и Линейные элементы полезны для обнаружения кромок и линий соответственно.Четырехсторонние элементы используются для поиска диагональных элементов.

Значение функции вычисляется как одно число: сумма значений пикселей в черной области минус сумма значений пикселей в белой области. Значение равно нулю для плоской поверхности, на которой все пиксели имеют одинаковое значение и, следовательно, не предоставляют полезной информации.

Поскольку наши лица имеют сложную форму с более темными и яркими пятнами, функция типа Хаара дает вам большое количество, когда области в черном и белом прямоугольниках сильно различаются.Используя это значение, мы получаем часть достоверной информации из изображения.

Чтобы быть полезной, функция типа Хаара должна давать вам большое число, а это означает, что области в черном и белом прямоугольниках сильно различаются. Есть известные функции, которые очень хорошо работают при обнаружении человеческих лиц:

Источник: Википедия

Например, когда мы применяем эту особенность, похожую на волосы, на переносицу, мы получаем хороший отклик. Точно так же мы объединяем многие из этих функций, чтобы понять, есть ли в области изображения человеческое лицо.

Что такое интегральные изображения?

В предыдущем разделе мы видели, что для вычисления значения для каждой функции нам необходимо выполнить вычисления для всех пикселей внутри этой конкретной функции. На самом деле эти вычисления могут быть очень интенсивными, поскольку количество пикселей будет намного больше, когда мы имеем дело с большой функцией.

Интегрированное изображение играет свою роль в том, что позволяет нам быстро выполнять эти интенсивные вычисления, чтобы мы могли понять, соответствует ли функция нескольких функций критериям.

Целое изображение (также известное как таблица суммированных областей) - это имя как структуры данных, так и алгоритма, используемого для получения этой структуры данных. Он используется как быстрый и эффективный способ вычисления суммы значений пикселей в изображении или прямоугольной части изображения.

В целостном изображении значение каждой точки представляет собой сумму всех пикселей сверху и слева, включая целевой пиксель:

Используя эти интегральные изображения, мы экономим много времени на вычислении суммы всех пикселей в прямоугольнике, поскольку нам нужно выполнить вычисления только на четырех краях прямоугольника.См. Пример ниже, чтобы понять.

Когда мы складываем пиксели в синем поле, мы получаем 8 как сумму всех пикселей, и здесь у нас было шесть элементов, задействованных в ваших вычислениях. Теперь, чтобы вычислить сумму этих же пикселей с использованием интегрального изображения, вам просто нужно найти углы прямоугольника, а затем добавить вершины, которые являются зелеными, и вычесть вершины в красных квадратах. Теперь делаем это здесь

 21 + 1 - 11-3 = 8

Получаем тот же ответ, но в расчетах участвуют только четыре числа.Независимо от того, сколько пикселей находится в прямоугольнике, нам просто нужно вычислить эти 4 вершины.

Теперь, чтобы вычислить значение любого объекта, похожего на волосы, у вас есть простой способ вычислить разницу между суммами значений пикселей двух прямоугольников.

Как AdaBoost используется в алгоритме Виолы Джонса?

Далее мы используем алгоритм машинного обучения, известный как AdaBoost. Но зачем нам вообще алгоритм?

Число функций, которые присутствуют в окне детектора 24 × 24, составляет почти 160 000, но лишь некоторые из этих функций важны для идентификации лица.Поэтому мы используем алгоритм AdaBoost, чтобы определить лучшие функции из 160 000 функций.

В алгоритме Виолы-Джонса каждая особенность типа Хаара представляет слабого ученика. Чтобы определить тип и размер функции, которая входит в окончательный классификатор, AdaBoost проверяет производительность всех классификаторов, которые вы ему предоставляете.

Чтобы вычислить производительность классификатора, вы оцениваете его по всем подобластям всех изображений, используемых для обучения. Некоторые субрегионы вызовут сильный отклик в классификаторе.Они будут классифицированы как положительные, то есть классификатор считает, что на нем есть человеческое лицо. Субрегионы, не дающие сильного ответа, по мнению классификаторов, не имеют человеческого лица. Они будут классифицированы как негативы.

Классификаторам, которые хорошо зарекомендовали себя, придается большее значение или вес. Конечным результатом является сильный классификатор, также называемый усиленным классификатором, который содержит наиболее эффективные слабые классификаторы.

Итак, когда мы обучаем AdaBoost определять важные функции, мы даем ему информацию в виде обучающих данных, а затем обучаем его извлекать уроки из информации для прогнозирования.Таким образом, в конечном итоге алгоритм устанавливает минимальный порог, чтобы определить, можно ли что-то классифицировать как полезную функцию или нет.

Что такое каскадные классификаторы?

Может быть, AdaBoost наконец выберет лучшие функции, скажем, около 2500, но вычисление этих характеристик для каждого региона все еще занимает много времени. У нас есть окно 24 × 24, которое мы перемещаем по входному изображению, и нам нужно найти, есть ли в какой-либо из этих областей лицо. Задача каскада - быстро избавиться от лиц, не являющихся лицами, и избежать траты драгоценного времени и вычислений.Таким образом достигается скорость, необходимая для распознавания лиц в реальном времени.

Мы создали каскадную систему, в которой мы разделяем процесс идентификации лица на несколько этапов. На первом этапе у нас есть классификатор, который состоит из наших лучших черт, другими словами, на первом этапе подобласть проходит через лучшие черты, такие как черта, которая идентифицирует переносицу, или та, которая определяет глаза. . На следующих этапах у нас есть все остальные функции.

Когда подобласть изображения входит в каскад, она оценивается на первом этапе.Если на этом этапе субрегион оценивается как положительный, что означает, что он думает, что это лицо, результат этапа может быть.

Когда подобласть получает «возможно», она отправляется на следующий этап каскада, и процесс продолжается как таковой, пока мы не дойдем до последней стадии.

Если все классификаторы одобряют изображение, оно окончательно классифицируется как человеческое лицо и представляется пользователю как обнаружение.

Теперь, как это помогает нам увеличить скорость? В основном, если первый этап дает отрицательную оценку, то изображение сразу отбрасывается как не содержащее человеческого лица.Если он проходит первый этап, но не проходит второй этап, он также отбрасывается. В принципе, изображение может быть отброшено на любом этапе классификатора

Использование классификатора Виолы-Джонса для обнаружения лиц в прямом эфире с веб-камеры

В этом разделе мы собираемся реализовать алгоритм Виолы-Джонса с использованием OpenCV и обнаруживать лица в потоке веб-камеры в режиме реального времени. Мы также будем использовать тот же алгоритм для обнаружения глаз человека. Это довольно просто, и все, что вам нужно, это установить OpenCV и Python на свой компьютер.Вы можете обратиться к этой статье, чтобы узнать об OpenCV и о том, как его установить

В OpenCV у нас есть несколько обученных моделей каскада Хаара, которые сохраняются в виде файлов XML. Вместо создания и обучения модели с нуля мы используем этот файл. В этом проекте мы собираемся использовать файл «haarcascade_frontalface_alt2.xml». Теперь приступим к кодированию.

Первый шаг - найти путь к файлам «haarcascade_frontalface_alt2.xml» и «haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml». Мы делаем это с помощью модуля os языка Python.

  импорт ОС
cascPathface = os.path.dirname (
    cv2 .__ file__) + "/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
cascPatheyes = os.path.dirname (
    cv2 .__ file__) + "/data/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"

Следующим шагом будет загрузка нашего классификатора. Мы используем два классификатора: один для обнаружения лица, а другой для обнаружения глаз. Путь к указанному выше XML-файлу является аргументом метода CascadeClassifier () OpenCV.

  faceCascade = cv2.CascadeClassifier (cascPath)
eyeCascade = cv2.CascadeClassifier (cascPatheyes)

После загрузки классификатора давайте откроем веб-камеру, используя этот простой однострочный код OpenCV

  video_capture = cv2.VideoCapture (0)

Далее нам нужно получить кадры из потока веб-камеры, мы делаем это с помощью функции read (). Мы используем бесконечный цикл, чтобы получить все кадры до того момента, когда мы хотим закрыть поток.

  пока True:
    # Захватить покадрово
    ret, кадр = video_capture.читать ()

Функция read () возвращает:

Фактическое чтение кадра видео (по одному кадру в каждом цикле)
Код возврата

Код возврата сообщает нам, закончились ли у нас кадры, что произойдет, если мы будем читать из файла. Это не имеет значения при чтении с веб-камеры, поскольку мы можем записывать бесконечно, поэтому мы проигнорируем это.

Чтобы этот конкретный классификатор работал, нам нужно преобразовать кадр в оттенки серого.

  серый = cv2.cvtColor (рамка, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

У объекта faceCascade есть метод detectMultiScale (), который принимает кадр (изображение) в качестве аргумента и запускает каскад классификатора поверх изображения. Термин MultiScale указывает на то, что алгоритм просматривает подобласти изображения в нескольких масштабах для обнаружения лиц разных размеров.

  лиц = faceCascade.detectMultiScale (серый,
                                         scaleFactor = 1.1,
                                         minNeighbors = 5,
                                         minSize = (60, 60),
                                         флаги = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

Давайте рассмотрим эти аргументы этой функции:

scaleFactor - Параметр, определяющий, насколько уменьшается размер изображения при каждом масштабе изображения. Масштабируя входное изображение, вы можете изменить размер лица большего размера на меньшее, чтобы его можно было обнаружить с помощью алгоритма. 1.05 - хорошее возможное значение для этого, что означает, что вы используете небольшой шаг для изменения размера, то есть уменьшаете размер на 5%, вы увеличиваете вероятность совпадения размера с моделью для обнаружения.
minNeighbors - Параметр, определяющий, сколько соседей должен иметь каждый прямоугольник-кандидат, чтобы сохранить его. Этот параметр повлияет на качество обнаруженных лиц. Более высокое значение приводит к меньшему количеству обнаружений, но с более высоким качеством. 3 ~ 6 - хорошее соотношение цены и качества.
flags –Режим работы
minSize - Минимально возможный размер объекта. Объекты меньшего размера игнорируются.

Переменные лица теперь содержат все обнаружения для целевого изображения. Обнаружения сохраняются в пиксельных координатах.Каждое обнаружение определяется координатами его верхнего левого угла, а также шириной и высотой прямоугольника, охватывающего обнаруженное лицо.

Чтобы показать обнаруженное лицо, мы нарисуем над ним прямоугольник. Функция rectangle () в OpenCV рисует прямоугольники поверх изображений, и ей необходимо знать координаты в пикселях верхнего левого и нижнего правого углов. Координаты указывают строку и столбец пикселей на изображении. Мы можем легко получить эти координаты из переменной грани.

Так же, как и теперь, когда мы знаем местоположение лица, мы определяем новую область, которая просто содержит лицо человека, и называем ее faceROI.В faceROI мы обнаруживаем глаза и обводим их с помощью функции круга.

  для (x, y, w, h) в гранях:
        cv2.rectangle (рамка, (x, y), (x + w, y + h), (0,255,0), 2)
        faceROI = кадр [y: y + h, x: x + w]
        глаза = eyeCascade.detectMultiScale (faceROI)
        для (x2, y2, w2, h3) в глазах:
            eye_center = (x + x2 + w2 // 2, y + y2 + h3 // 2)
            радиус = int (круглый ((w2 + h3) * 0,25))
            frame = cv2.circle (frame, eye_center, radius, (255, 0, 0), 4)

Функция rectangle () принимает следующие аргументы:

Исходное изображение
Координаты левой верхней точки обнаружения
Координаты правой нижней точки обнаружения
Цвет прямоугольника (кортеж, определяющий количество красного, зеленого, и синий (0-255)).В нашем случае мы устанавливаем зеленый цвет, просто оставляя зеленый компонент равным 255 и оставшимся равным нулю.
Толщина линий прямоугольника

Далее мы просто отображаем получившийся кадр, а также устанавливаем способ выхода из этого бесконечного цикла и закрытия видеопотока. Нажав клавишу «q», мы можем выйти из сценария здесь

  cv2.imshow ('Видео', кадр)
    если cv2.waitKey (1) & 0xFF == ord ('q'):
        перерыв

Следующие две строчки предназначены только для того, чтобы очистить и освободить изображение.

  video_capture.release ()
cv2.destroyAllWindows ()

Вот полный код и вывод.

  импортное CV2
импорт ОС
cascPathface = os.path.dirname (
    cv2 .__ file__) + "/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
cascPatheyes = os.path.dirname (
    cv2 .__ file__) + "/data/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"

faceCascade = cv2.CascadeClassifier (cascPathface)
eyeCascade = cv2.CascadeClassifier (cascPatheyes)

video_capture = cv2.VideoCapture (0)
в то время как True:
    # Захватить покадрово
    ret, кадр = video_capture.читать()
    серый = cv2.cvtColor (рамка, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    Faces = faceCascade.detectMultiScale (серый,
                                         scaleFactor = 1.1,
                                         minNeighbors = 5,
                                         minSize = (60, 60),
                                         flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
    для (x, y, w, h) в гранях:
        cv2.rectangle (рамка, (x, y), (x + w, y + h), (0,255,0), 2)
        faceROI = кадр [y: y + h, x: x + w]
        глаза = eyeCascade.detectMultiScale (faceROI)
        для (x2, y2, w2, h3) в глазах:
            eye_center = (x + x2 + w2 // 2, y + y2 + h3 // 2)
            радиус = int (круглый ((w2 + h3) * 0,25))
            frame = cv2.circle (кадр, eye_center, радиус, (255, 0, 0), 4)

        # Показать получившийся фрейм
    cv2.imshow ('Видео', кадр)
    если cv2.waitKey (1) & 0xFF == ord ('q'):
        перерыв
video_capture.release ()
cv2.destroyAllWindows ()

Выход:

Обнаружение лиц и глаз с помощью Haarcascade

Это подводит нас к концу этой статьи, где мы узнали об алгоритме Виолы Джонса и его реализации в OpenCV.

2

`Жизнь прекрасна ... Смотрите! (530) 223-2325`

Мы предлагаем широкий выбор оправ, наших стилей и
дизайнеры постоянно обновляются, поэтому всегда есть
что-то новое.
Наши коллекции ориентированы на классику,
современные и неподвластные времени формы в насыщенных цветах для тех,
кто умеет рисовать больше всего
из жизни и
рассматривайте моду как личное выражение вашей собственной уникальности
личность.

Независимо от ваших визуальных потребностей вы
не должны идти на компромисс с вашим стилем или модой на
Острота зрения.
Наши коллекции позволят вам УВИДЕТЬ
ОТЛИЧНО, СМОТРИТЕ ОТЛИЧНО и ЧУВСТВУЙТЕ ОТЛИЧНО!

Нажмите здесь, чтобы связаться с нами сегодня и назначить встречу

Форма рамы
Руководство по выбору.
Стиль действительно является личным предпочтением и отражением
личность. Стили приходят и уходят, но есть основные правила, которые
стили и время придерживаются. Мы с радостью поделимся своим богатым опытом
при выборе оправы в зависимости от вашей косметики, образа жизни и офтальмологии
потребности.

Нажмите на любую из граней ниже, чтобы использовать выбор формы рамки.
Путеводитель

• Форма оправы должна немного контрастировать с формой лица:

Это
обычно не рекомендуется ставить круглую оправу на круглое лицо,
квадратная рамка на квадратном лице и т. д.Однако стиль - это поистине личное
выражение и действительно нет правильного или неправильного сегодняшнего высокого
моды, но мы позаботимся о том, чтобы функциональность ваших очков была
не скомпрометированный вашим вкусом, а скорее копацетат.

•
г.
размер кадра должен быть пропорционален размеру вашего лица:

Вообще говоря, ваш глаз должен быть в центре
кадра слева и справа. Опять же, функциональность играет ключевую роль
роль в таком выборе в качестве оправы косметики может быть напрасной, если линза
плохо выглядит, или плохо видно.

• Очки следует
подчеркните свои лучшие черты, например:
Если у вас
от серых до белых волос, держитесь подальше от серебряных оправ. Контраст будет
дадут вам вид мутных седых волос, в то время как бронзовый, тусклый
Серая или черная рамка подчеркнет только серебристый цвет вашего
волосы, дающие роскошь очень изысканного внешнего вида.

• Качество кадра:
Кадры должны
дополнять личность и / или желаемый имидж, а также
их офтальмологические потребности.

Есть много вариантов в жизни
это потребует осознанных решений, или доверять тому, кто
образование и опыт - это то, что вам нужно. Качество
конкретный продукт - один из них.

Есть много рамок
дизайн и стили на выбор, а также сложные аспекты, в которых мы преуспеваем,
находит золотую середину между стилем и функциональностью.

Наша и ваша работа будет заключаться в том, чтобы найти "идеальный" вариант и принести
из модницы в тебе!

Технология контактных линз

Мы предлагаем только лучшее в области контактных линз
на номер
предоставить
ты
с оптимальным зрением, комфортом и здоровьем.

У нас есть контакты для таргетинга
специфические проблемы с глазами, такие как сухие глаза, астигматизм, трудности
чтение и глазные болезни, такие как кератоконус.

Мы ориентированы на
время, чтобы дать вам лучший комфорт и обзор, а не просто адекватный
комфорт и видение.

У нас всегда есть новейшие контактные линзы
технологии, чтобы мы могли предложить вам повышенный комфорт и лучшее зрение.

Инструкции по уходу и обращению с мягким контактом
Объективы ►

`Обнаружение лиц OpenCV и обнаружение лиц YOLO`

Это 2018 год, и обнаружение лиц стало чрезвычайно простым благодаря стремительному росту возможностей компьютерного зрения.OpenCV, несомненно, была любимой библиотекой с открытым исходным кодом для многих студентов и исследователей. Модуль обнаружения лиц OpenCV основан на каскаде Хаара, который неплохо распознает лица. Посмотрим, как мы можем это использовать.

`Установка OpenCV`

Если вы еще не установили его, проще всего запустить эту команду в терминале.

 pip установить opencv-python

Если pip недоступен в вашей системе, рассмотрите возможность установки python с этих веб-сайтов Windows и Linux.Следуйте этому для устранения неполадок.

`Выполнение распознавания лиц в OpenCV с использованием каскадов Хаара`

Создайте новый файл face_det.py и вставьте следующий код

 # Программа OpenCV для определения лица в реальном времени
# импортировать библиотеки Python OpenCV
# где находится его функциональность
импорт cv2
import argparse
импорт ОС
 
 # анализировать аргументы
parser = argparse.ArgumentParser (description = 'Распознавание лиц OpenCV')
парсер.add_argument ('- src', action = 'store', default = 0, nargs = '?', help = 'Установить источник видео; по умолчанию - веб-камера USB')
parser.add_argument ('- w', action = 'store', по умолчанию = 320, nargs = '?', help = 'Установить ширину видео')
parser.add_argument ('- h', action = 'store', по умолчанию = 240, nargs = '?', help = 'Установить высоту видео')
args = parser.parse_args ()

# загружаем необходимые обученные XML-классификаторы
# https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/
# data / haarcascades / haarcascade_frontalface_default.xml
# Обученные XML-классификаторы описывают некоторые особенности некоторых
# объект, который мы хотим обнаружить, каскадная функция обучена
# из множества положительных (лица) и отрицательных (не лиц)
# изображений.face_cascade = cv2.CascadeClassifier (cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# захватить кадры с камеры
cap = cv2.VideoCapture (args.src)

а 1:
    # читает кадры с камеры
    ret, img = cap.read ()

    # преобразовать в шкалу серого каждого кадра
    серый = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
    # Обнаруживает лица разных размеров на входном изображении
    Faces = face_cascade.detectMultiScale (серый, 1.3, 5)
    для (x, y, w, h) в гранях:
        # Чтобы нарисовать круг на лице
        cv2.circle (img, (x + w / 2, y + h / 2), (max (w, h) / 2), (255,255,0), 2)
        roi_gray = серый [y: y + h, x: x + w]
        roi_color = img [y: y + h, x: x + w]
 
 
    # Отображение изображения в окне
    cv2.imshow ('обнаружение лиц opencv', img)

    # Подождите, пока клавиша Esc остановится
    если cv2.waitKey (10) & amp; amp; amp; amp; amp; 0xFF == 27:
        перерыв
 
# Закрываем окно
колпачок.выпускать()
 
# Освободить любое связанное использование памяти
cv2.destroyAllWindows ()

Запустите программу как python face_det.py , и она начнет обнаруживать лица с веб-камеры. Используйте параметр --src arg, чтобы указать пользовательское видео. Используйте --help , чтобы распечатать сведения об использовании.

`Как работает каскадное распознавание лиц Хаара`

Классификатор Хаара - это подход, основанный на машинном обучении, алгоритм, созданный Полом Виолой и Майклом Джонсом; которые (как упоминалось ранее) обучаются на основе множества положительных изображений (с лицами) и отрицательных изображений (без лиц).

Он начинается с извлечения характеристик Хаара из каждого изображения, как показано в окнах ниже:

Каждое окно размещается на изображении для расчета отдельного признака. Эта функция представляет собой одно значение, полученное путем вычитания суммы пикселей под белой частью окна из суммы пикселей под черной частью окна. Все возможные размеры каждого окна размещаются во всех возможных местах каждого изображения для расчета огромного набора функций.

Различные этапы визуализации.Источник: docs.opencv.org

Например, на изображении выше мы извлекаем две функции. Первый фокусируется на том свойстве, что область глаз часто темнее, чем область носа и щек. Вторая особенность основана на том, что глаза темнее переносицы.

Но среди всех этих рассчитанных характеристик большинство из них не имеет значения. Например, при использовании на щеке окна становятся неактуальными, потому что ни одна из этих областей не темнее или светлее, чем другие области на щеках, все сектора здесь такие же.

Таким образом, мы быстро отбрасываем нерелевантные функции и оставляем только те, которые имеют отношение к делу, с помощью причудливой техники под названием Adaboost. AdaBoost - это процесс обучения, который выбирает только те функции, которые, как известно, улучшают точность классификации (по лицу / без лица) нашего классификатора.

В конце концов, алгоритм учитывает тот факт, что, как правило, большая часть области изображения - это область без лица. Принимая во внимание это, было бы лучше иметь простой метод, чтобы проверить, является ли окно областью без лица, и если это не так, немедленно отбросить его и больше не обрабатывать.Таким образом, мы можем сосредоточиться в основном на той области, где находится лицо. Это экономит много времени и позволяет использовать его в реальном времени.

Тем не менее, это не идеальная техника, и, как известно, не хватает многих лиц. С появлением глубокого обучения Haar Cascades теперь устарели и отправлены в архивы!

`Детектор лица YOLO`

«Вы только посмотрите один раз» (YOLO) - это современная система обнаружения объектов в реальном времени. Он основан на глубоком обучении. Его авторы описывают, как это работает:

Системы предварительного обнаружения изменяют назначение классификаторов или локализаторов для выполнения обнаружения.Они применяют модель к изображению в разных местах и в разных масштабах. Области изображения с высокими оценками считаются обнаружениями.
Мы используем совершенно другой подход. Мы применяем единую нейронную сеть к полному изображению. Эта сеть делит изображение на области и прогнозирует ограничивающие рамки и вероятности для каждой области. Эти ограничивающие прямоугольники взвешиваются по прогнозируемым вероятностям.
Наша модель имеет ряд преимуществ перед системами на основе классификаторов. Он смотрит на все изображение во время тестирования, поэтому его прогнозы основываются на глобальном контексте изображения.Он также делает прогнозы с одной оценкой сети, в отличие от таких систем, как R-CNN, которые требуют тысячи для одного изображения. Это делает его чрезвычайно быстрым, более чем в 1000 раз быстрее, чем R-CNN, и в 100 раз быстрее, чем Fast R-CNN. См. Нашу статью для получения более подробной информации о системе в целом.

`Пакет SDK для Deepsight Face`

В комплект

Deepsight Face SDK входит детектор лиц YOLO, который можно использовать для распознавания лиц. Посетите домашнюю страницу deepsight sdk, чтобы узнать больше. Бесплатная версия SDK доступна здесь - deepsight face free sdk download

Загрузите и установите его, чтобы следовать руководству.

Установите запросов для выполнения вызовов API в Deepsight.

 запросов на установку pip

Создайте новый файл yolo_face_det.py и вставьте следующий код

 # Программа OpenCV для определения лица в реальном времени
# импортировать библиотеки Python OpenCV
# где находится его функциональность
импорт cv2
запросы на импорт
import argparse
импорт ОС
 
 # анализировать аргументы
parser = argparse.ArgumentParser (description = 'Обнаружение лица YOLO')
парсер.add_argument ('- src', action = 'store', default = 0, nargs = '?', help = 'Установить источник видео; по умолчанию - веб-камера USB')
parser.add_argument ('- w', action = 'store', по умолчанию = 320, nargs = '?', help = 'Установить ширину видео')
parser.add_argument ('- h', action = 'store', по умолчанию = 240, nargs = '?', help = 'Установить высоту видео')
args = parser.parse_args ()

# конечная точка обнаружения лиц (deepsight sdk работает как http-служба на порту 5000)
face_api = & amp; amp; amp; amp; quot; http: //127.0.0.1: 5000 / inferImage? Detector = yolo & amp; amp; amp; amp; quot;

# захватить кадры с камеры
cap = cv2.VideoCapture (args.src)

# цикл запускается, если захват был инициализирован.
а 1:
        
    # читает кадры с камеры
    ret, img = cap.read ()
    img = cv2.resize (img, (int (args.w), int (args.h)))
    r, imgbuf = cv2.imencode (& amp; amp; amp; amp; quot; .bmp & amp; amp; amp; amp; quot ;, img)
    image = {'pic': bytearray (imgbuf)}
     
    r = requests.post (face_api, files = изображение)
    результат = r.json ()
     
    если len (результат) & amp; amp; amp; gt; 1:
        лица = результат [: - 1]
        для лица в лицах:
            rect = [face [i] вместо i в ['faceRectangle']] [0]
            x, y, w, h, уверенность = [rect [i] для i in ['left', 'top', 'width', 'height', 'уверенность']]
            # отменить, если уверенность слишком низкая
            если уверенность & amp; amp; amp; lt; 0.6:
                Продолжать
                
            cv2.rectangle (img, (x, y), (x + w, y + h), (255,0,255), 4,8)

    
    cv2.imshow ('Распознавание лиц YOLO', img)
 
    # Подождите, пока клавиша Esc остановится
    если cv2.waitKey (1) & amp; amp; amp; amp; amp; 0xff == 27:
        перерыв
 
# Закрываем окно
cap.release ()
 
# Освободить любое связанное использование памяти
cv2.destroyAllWindows ()

Запустите программу как python yolo_face_det.py , и он начнет обнаруживать лица с веб-камеры. Используйте параметр --src arg, чтобы указать пользовательское видео. Используйте --help , чтобы распечатать сведения об использовании.

Вы сразу заметите, насколько YOLO намного надежнее. Измените параметр достоверности, чтобы настроить чувствительность. На видео ниже сравниваются детекторы OpenCV и YOLO.