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

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

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

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.

Стрижка лесенка для круглого лица

Обладательницы округлого лица уделяют внимание выбору стрижки, чтобы та помогла скорректировать пропорции. Желая скрыть пухлые щечки и излишне широкие скулы, обратитесь к стилисту и попросите посоветовать подходящие варианты. С большой вероятностью он скажет, что вам подойдет прическа лесенка для круглого лица.

Определяем свой тип

Увы, подобное строение требует внимательного выбора прически. Если вы обводите свое лицо на фото и получаете круг, то с большой вероятностью оно кажется плоским. Исправить ситуацию несложно с помощью прически, ведь лесенка станет способом скрыть излишне широкие щеки.
Вариант выручит в следующих случаях:
У вас широкий лоб.
Скулы столь же широки, как щеки.
Подбородку свойственна округлость.
Высота и ширина лица визуально равны.

Важные нюансы

Мода не стоит на месте, и стандартное исполнение обогащается вариациями. Но в вашем случае нужно убедиться, что мастер не взял на вооружение следующие приемы:
Густая, прямая челка с тупым срезом.
Прямые линии.
Четкие контуры.
Однотонное окрашивание.
Зато вам подойдут:
Косой пробор.
Профилированные пряди.
Асимметрия и острые углы.
Ярко выраженная многослойность.
Необычное окрашивание.
Лучшим выходом станет объем в затылочной зоне и боковые пряди, которые вы завьете внутрь. Прикрыв скулы и замаскировав неудачный контур, вы преобразитесь.

Для коротких волос

Красавицы совершают ошибку, увлекаясь модными тенденциями, но не делая поправок на свою внешность. Каре на ножке или гладко зачесанная шевелюра подчеркивают недостаток, поэтому выбирайте короткую и объемную «лесенку». При удачном выполнении мастер приподнимет волосы на макушке, что придаст чертам гармонии.
Выполнение укладки для подобной вариации не потребует труда. Если вы хотите создать непринужденный образ, нанесите на пальцы небольшое количество мусса и взъерошьте непокорные пряди — когда они высохнут, вы получите задорную прическу. Для повседневного образа можно пройтись по волосам утюжком, а перед романтичным свиданием воспользоваться феном и брашем большого диаметра.

Для средних волос

Чтобы придать имиджу воздушности, выбирайте модель с короткими верхними прядками. В моде и вариации со рваными линиями, для чего стилист подрезает волосы опасной бритвой.
Выигрышно смотрится вариация с ярко выраженным контуром. Чтобы прическа получилась многоуровневой, на макушке оставляют пряди длиной 5—6 см и отмеряют от них следующие «ступеньки».
Дабы модель смотрелась выигрышнее, структура волос должна быть прямой или слегка вьющейся, но и обладательницы задорных кудрей не останутся в стороне. Долгое время считалось, будто подобные прически не выполняются на завитках, и лишь в последние годы стилисты пустились в эксперименты. Результат им приглянулся, и на модных подиумах можно увидеть «лесенки» на вьющихся волосах. Правда, девушкам с кудрями придется чаще заглядывать в парикмахерскую, зато результат того стоит.

Для длинных волос

Исправив несовершенство внешности, вы получите свободу для экспериментов. Чтобы сделать подходящую укладку, заворачивайте внутрь боковые прядки, и они приблизят черты к идеалу.
Обладательницы локонов должны учитывать особенности шевелюры при укладке: если злоупотребить использованием фена, то пушения не избежать. Для создания образа пользуйтесь муссом, ведь он позволит подчеркнуть пряди и не утяжелить их.

Как уложить

Возможности укладки не исчерпываются стандартными «кончики внутрь» и «кончики наружу». Попробуйте разнообразить имидж, освоив новые техники:
Нанесите на пальцы мусс и сформируйте четкие завитки. Браться за фен недопустимо, что пойдет на пользу здоровью шевелюры. Научившись распределять средство так, чтобы подчеркнуть отдельные локоны, вы будете создавать прическу без злоупотребления стайлерами.
В ходу подчеркнутая небрежность, но она должна оставаться продуманной. Для нужного эффекта распределите по прядям укладочное средство, скрутите локоны в отдельные жгуты и пройдитесь по ним утюжком. Остается расчесать их пальцами, и прическа готова.
Чтобы подчеркнуть прямые кончики, нанесите на них гель или лак для волос. Сушите феном, направляя воздушный поток сверху вниз, и результат ваших трудов поможет оказаться в центре внимания на любой вечеринке.
Выбрав «лесенку», вы будете неизменно хороши!

Содержание статьи:

Какие стрижки подойдут для круглого лица? Стрижки для круглого лица на короткие волосы. Плюсы и минусы короткой стрижки

Круглая форма лица довольно капризна, поскольку не каждая стрижка поможет гармонично превратить ее в элегантный овал, сделав акцент на «сильных» сторонах и мягко замаскировав недостатки. Для этого отлично подойдут стрижки на средние и длинные волосы с динамичными передними прядями, закрывающими самую широкую часть лица. Например, это может быть классическое или удлиненное каре, градуированная стрижка. А вот с короткой стрижкой в этом случае нужно быть острожной, поскольку по сути это «рамка», очерчивающая ваше лицо и привлекающая к нему максимальное внимание.

Это вовсе не означает, что нужно отказаться от короткой длины, но при этом стоит выбрать такой вид стрижки, который не только отвлечет внимание от самой широкой его части, но и визуально «вытянет», формируя изящную линию скул, подбородка. Добиться такого эффекта поможет то же самое каре с удлинением, прямая или косая удлиненная челка. Кстати, именно она отлично поможет в формировании изящного классического овала.

Фото модных коротких стрижек для круглого лица

Правильная короткая стрижка должна выгодно подчеркивать естественную форму лица, создавая классический овал. Ну а если вы не хотите скрывать естественную форму, превратив ее из недостатка в достоинство, то в этом случае обрамлением может служить каре или же боб-каре, ненавязчиво закрывающее самую широкую его часть. А вот ультракороткие и асимметричные стрижки в этом случае противопоказаны , поскольку они создают сильный акцент именно на ней. То же самое стоит учитывать и при выборе укладок, которые подойдут в этом случае.

Фото стрижек на короткие волосы для полных женщин с круглым лицом

Бывает, что лицо не просто круглое, а имеющее слишком пухлые щеки и неизящную шею. Спасти ситуацию может вытянутая форма стрижки, прикрывающая проблемные зоны. Например, классическое каре с челкой или без с максимумом вертикальных линий. Категорически противопоказаны в этом случае пышные и объемные стрижки , расширяющие лицо – например, каре на ножке. Даже если у вас вьющиеся волосы, эффектная копна пышных кудрей явно не для вас.

Фото модных стрижек на средние волосы с круглым лицом

Средняя длина волос наиболее практична и позволяет проявить максимум фантазии. Удлиненное каре, каре с шапочкой, боб-каре – все эти варианты в сочетании с правильной челкой могут легко превратить излишне круглое лицо в элегантный овал. Особенно если они будут иметь закругленную или довольно объемную верхнюю часть и длинные боковые пряди. Также можно использовать градуированные стрижки – лесенка, «итальянка», градуированный каскад .

Фото женских стрижек-каскад для круглого лица с челкой на длинные волосы

Максимальная длина волос + эффектная градуированная стрижка максимально скрывают излишнюю ширину лица, мягко облегая его. Двойное каре с шапочкой, «рваный» каскад, лесенка, «итальянка», ступенчатая стрижка – все они создают динамичную основу, которая сделает черты лица изящными. Единственное «но» ‒ стоит быть предельно осторожной со стрижками без челки, поскольку они визуально утяжеляют верхнюю часть лица и линию скул .

Вы посмотрели подборку фото стрижек для круглого лица. Больше фото можно увидеть в разделе

Наверняка, каждая уважающая себя дама следит за собой и следует последним тенденциям моды и стиля. Причёска играет весомую роль в этом вопросе. Увы, не всякая стрижка подойдёт каждой барышне. Учитывайте не только свои предпочтения, но и форму лица, чтобы причёска дополняла и украшала Вас!

Какое лицо относится к круглому типу?

Практически все fashion-советы сопровождаются фразой «Соответственно с Вашим типом лица…». Очень важно знать свой, поскольку от этого зависит гармоничность образа.

Поговорим о круглом типаже . Зачастую такое лицо отличается тем, что ширина и длина овала почти равны. При этом можно заметить второй подбородок. Но есть и положительный момент: девушки с круглыми личиками выглядят гораздо моложе своих сверстниц, благодаря нежным и мягким чертам. Следующие факты тоже помогут узнать круглое лицо:

Подбородок имеет округлую и сглаженную форму;
Широкая линия лба;
Ширина щёк и скул одинаковые.
Есть некоторые удачные женские стрижки для круглого лица, чтобы подчеркнуть и выразить его.

Стрижки на короткие волосы

Парикмахеры считают короткими различные стрижки от мужских до каре по плечи. «Луноликим» красавицам наиболее подойдут стрижки, которые вытянут овал и уменьшат округлость щек.

Добиться такого эффекта можно при помощи объёма на макушке или прикрытых скул. К таким модным стрижкам относятся: каре, боб и пикси.

Не стоит делать шарообразные объёмы, а также прямую или арочную чёлку, поскольку эти приёмы только подчеркнут округлость овала и ширину подбородка. Напротив, отдайте предпочтение косой чёлке, удлинённым прядям или любой асимметрии.

Каре

Классическое каре – стрижка, которая никогда не выйдет из моды! Данная причёска отлично скрывает щёчки и относится к ряду универсальных причёсок, поэтому её так любят.

Сделайте каре с чёлкой, если Вы видите себя исключительно с короткими волосами. Асимметричная стрижка смотрится выгодно с любой внешностью. Экстравагантным барышням рекомендуется обратить внимание на рваную или короткую косую чёлку. Это придаст оригинальности образу.

Можно сделать удлинённую и зачёсывать её на бок, так причёска станет более элегантной. Последний способ идеально подойдёт юным девушкам.

Боб

Классический боб прекрасно помогает скрыть полноту лица, поскольку стрижка делает его визуально овальным. Стрижка позволяет проводить массу экспериментов и менять свой look в зависимости от настроения.

Самое главное – она молодит лицо, поэтому так популярна среди дам бальзаковского возраста. Обладательницы тонких прядей могут только боготворить боб: он визуально сделает более густым и здоровым каждый локон.

Пикси

Хотите придать образу романтичности, но у Вас нет много времени для укладки – пикси идеальный вариант. Стрижка не нуждается в постоянном обновлении. Выбивающиеся прядки придадут образу игривости и загадочности.

Более того, именно они сделают глаза и скулы выразительнее. Также стрижка известна среди знаменитых личностей. Её хотя бы раз делало 85% звёзд. Пикси имеет много вариаций: с короткими, средними и длинными прядями. Можно поиграть с чёлкой. Длинная, ультракороткая, косая или рваная – подойдут все виды!

Такие рваные причёски как пикси, кажется, были специально созданы для круглолицых девушек. Это универсальный вариант, который на каждой будет смотреться изумительно!

На средние волосы

Многие барышни выбирают среднюю длину волос. Почему? Локоны такой длины отменно скрывают излишнюю округлость и вытягивают овал лица. Средние пряди дают массу возможностей. Можно делать рваные и асимметричные чёлки, боковые и ровные проборы. Правильные причёски – каскад, боб-каре с удлинением, градуированное каре, паж.

Каскад

Обратите внимание на стрижку «асимметричный каскад». «Луноликим» девочкам-подросткам, которые стремятся неординарно проявить себя, подойдёт «резкая» неровность прядей. Даже ветреная погода не испортит укладку с такими локонами.

Женщины будут выглядеть более гармонично с едва заметными «неровностями». Как первый, так и второй способ помогут отвести внимание от округлости и зрительно удлинят овал лица. Каскад любят за то, что его в любой момент можно изменить под каре, писки, боб и их вариации. Кроме этого, выпрямите каскадные пряди утюжком и получите дерзкий образ, а как только завьёте плойкой – нежный стиль. Некоторые парикмахеры дали кодовое название каскаду – «стрижка-хамелеон» из-за его разнообразности в изменениях. Поэтому такая стрижка подойдёт тем, у кого семь пятниц на неделю!

Боб-каре с удлинением

Стилисты-парикмахеры утверждают, что боб-каре с удлинением самый лучший вариант для круглого личика. Данная стрижка имеет сходство с классическим вариантом каре, но здесь локоны выглядят немного иначе. Дело в том, что на затылке они короче, спереди удлиняются. Именно эти удлинённые пряди визуально вытягивают округлый контур.

Более того, они изящно обрамляют щёки, скулы, подбородок и даже шею, делая её тонкой. Лучше всего будет смотреться вариант стрижки, в котором пряди спадают чуть ниже подбородка. Боб-каре с удлинением замечательно смотрится без чёлки с косым пробором. Если Вам необходимо сделать чёлку, к примеру, чтобы спрятать шрам или морщинки, то отдайте предпочтение косой. Стоит отметить, что эта стрижка любимая в Голливуде!

Каре – стрижка, подходящая дамам всех возрастов. Особенно полюбилось градуированное каре. Для укладки не придётся тратить много времени и косметических средств. Эта стрижка объединила в себе классическое каре и каскад.

Изначально формируется стрижка «каре», а затем волосы стригутся «лесенкой». На макушке они будут короче, чем в нижнем ряду. Такой приём помогает добиться необходимого объёма. В итоге причёска выглядит лёгкой и текстурной. Можно играть с контрастностью линий, создавая разные образы: от дерзкого до нежного. Особенностью является то, что причёска подходит под все типы волос: прямые, кудрявые, тонкие, густые локоны.

Паж

Если Вам понравилась стрижка «паж», сделайте его по длине от подбородка до плеч. Тогда в силуэте она будет напоминать овал, который визуально сузит контур лица. Для этой стрижки подобрать правильный вариант чёлки очень просто. Изумительно будет смотреться косая. Она удлинит овал лица и скорректирует округлость щёк.

Паж популярен среди девушек с тонкими волосами, так как делает их пышнее, гуще и здоровее на вид. Не стоит завивать кончики прядей внутрь. Правильной укладкой станет та, в которой локоны чуть-чуть подкручены на концах, основной объём должен остаться на макушке.

Лучше всего паж смотрится с однотонным окрашиванием. В том случае, если Вы не видите себя в одном цвете, сделайте едва заметное мелирование или омбре. В экспериментирование со смешиванием цветов, выбирайте светлые оттенки, отличающиеся друг от друга максимум на два тона.

На длинные волосы

Длинные локоны – наиболее оптимальный вариант для круглолицых барышень. Они визуально удлинят лицо и скроют округлые контуры. Разрешите передним прядям падать на лицо и у Вас получится не только женственная и игривая причёска, но и овальное лицо. Следующие стрижки наиболее выгодно смотрятся с длинными волосами.

Лесенка

Стрижка «лесенка» на длинных волосах выглядит прекрасно! Попросите мастера сделать передний локон чуть ниже подбородка. Затем слегка завейте их внутрь. Таким образом Вы скроете округлость щёк и подбородка.

При окрашивании обратите внимание на мелирование, поскольку монохромный цвет только подчеркнёт круг лица. Эта стильная причёска ни раз встречалась у звёзд мирового масштаба.

Ровный срез

Ровный срез – вариант над которым спорят многие стилисты. Если Вы хотите такую стрижку, то завивайте волосы не крупными прядями от середины шеи.

С идеально ровными прядями поддерживайте объём ближе к макушке. Не забудьте, что пробор только косой. Изящно и женственно будут смотреться «пляжные» локоны, которые стали трендом в этом году. Голливудскую укладку делайте так, чтобы основная часть волос была сосредоточена на одной стороне. Замените монохромный способ окрашивания на омбре или мелирование.

С косой

В последнее время стало модно заплетать сложные причёски с косами. Это правильные причёски для праздного вечера и повседневной жизни. Здесь полёт фантазии неограничен. Можно заплести стильную причёску с классической или французской косой, колосок, «рыбий хвостик» или вовсе в афро-стиле.

Каждый из способов самобытный и красивый. Заколите косу на затылке, выпустите несколько игривых прядей, и Вы станете принцессой из сказки. Дополните аксессуарами, взбрызнете лаком и причёска готова. А, если надоест, всегда можно распустить волосы и получится лёгкая волна на прядях. Удивительно, что косы подходят как юным девочкам, так и взрослым женщинам.

Стрижки с асимметричной и рваной челкой для круглолицых дам

Чёлки для круглолицых барышень – настоящая волшебная палочка. Она имеет много полезных свойств:

Делать лицо более худым;
Зрительно вытянуть овал лица;
Скрыть широкий лоб и морщинки на нём;
Выразить глаза;
Подчеркнуть угловатость подбородка (что так необходимо круглому личику).

«Луноликим» модницам стоит выбирать рваные или асимметричные чёлки. Они идеально смотрятся со всеми типами волос. Асимметричные особенно хорошо гармонируют с удлинённым боб-каре и пикси. Попробуйте сделать многослойную стрижку. Асимметричные и многоуровневые пряди придадут образу лёгкости и оригинальности. Рваные чёлки выглядят выгодно с короткими стрижками. В случае длинных или средних волос попросите парикмахера сделать многоуровневую чёлку, чтобы зона лба и висков не была слишком тяжёлой. Также помните: степень «резкости» переходов зависит только от Вашего желания. Заметный переход рваных локонов придаст Вашему look`у смелости и решительности, в то время как плавные – мягкости и загадочности.

Сегодня многие стилисты сошлись на мнении, что круглое лицо всегда моложе других. Даже, несмотря на то, что овал по праву считается идеалом, «луноликих» любят в индустрии моды. Тем не менее гуру стиля советуют придерживаться некоторых правил дамам с округлым личиком:

В настоящее время у многих женщин круглый овал лица, но это не признак лишнего веса. Например, многие знаменитости имеют замечательную фигуру и плюс ко всему у них округлая форма лица. Итак, если вы относитесь к данному типу девушек, тогда какая вам подойдет прическа.

Меня всегда смущало мое лицо в виде лакомого блинчика, такое аккуратно-круглое. Волосы на фоне пухлых щек смотрятся скудно и безлико. Делать каждое утро укладку с объемом? Нет, не вариант. Нет столько времени. Без укладки? Выглядит не впечатляюще. А когда к этому добавляются возрастные изменения, следы усталости на лице, мешки под глазами — это финиш. Тогда я подумала, надо что-то срочно менять. Нужна такая прическа, которая разом решит несколько проблем:

Не требовала укладки каждое утро. В идеале, помыл и забыл.
Скрывала круглое лицо, а еще чтобы лицо немного вытянулось (визуально, конечно). О чудо, может еще и скулы втянутся.
Да, еще чтоб с объемом у корней и изящно уложенными локонами. Вот. Нам палец в рот не клади.

Поискав в Интернете, поняла. Варианты есть. И сейчас поделюсь ими с Вами.

Какие стрижки подойдут?

Если хотите челку, то сделайте выбор в пользу неровной или удлиненной. Ровные срезы разделят Ваше круглое лицо на две половины, создав ощущение полноты.
Отлично подойдет стрижка каскад.
Локоны по бокам прекрасно закроют круглые щечки. Варианты без челки — идеальны.
Различные прически с короткими прядями по бокам или, например, прядями, которые точно обрамляют ваше круглое лицо.
Локоны на макушке, которые никак не обрамляют щеки. Это создает дополнительный объем.
Разноуровневые стрижки, где локоны разные по длине, например, стрижка каскад с челкой может визуально сделать ваше лицо более изящным.
Варианты с косыми проборами и прическами на одну сторону.
Завитушки и легкие локоны отвлекают внимание.
Отвлекает внимание от круглого лица и цвет волос.

Помните о том, дорогие дамы, что из любой стрижки вы должны извлекать преимущества, если у вас второй подбородок, то лучше всего чтобы волосы заходили на лицо со всех сторон. Это визуально сделает акцент на глаза и отведет лишнее внимание от нижней части вашего лица. Если у вас короткая шея, то все короткие стрижки смогут зрительно удлинить ее.

Наши в Интернете множество невероятно красивых причесок для круглого лица, не удержались и создали коллекции. Как же круто можно выглядеть, даже если полные щечки.

Смотрите наши коллекции:

С любовью, Редакция ЯвМоде.ру

Чтобы подчеркнуть свою индивидуальность и красоту женщины много внимания уделяют волосам. Выбор прически и стрижки – важный момент, ведь хочется же подчеркнуть достоинства внешности, а не ее недостатки.

Прежде чем выделить для себя один из вариантов, необходимо просмотреть множество фотографий, чтобы увидеть то, как примерно вы будете выглядеть с определенной стрижкой. Стрижка подбирается в зависимости от особенностей формы лица девушки. На какие же стрижки стоит обратить внимание круглолицым дамам?

Короткие стрижки для круглого лица (+фото)

По каким-то необъяснимым причинам женщины считают, что раз у них круглое лицо, так надо забыть о коротких стрижках. Это совсем не так. Короткие стрижки бывают разные. Если правильно подобрать стрижку, то можно добиться того, что лицо покажется менее крупным и станет лучше видно скулы.

Стрижка со смешным названием пикси – это лучший выбор для красоток, которые давно хотели сделать короткую стрижку, но уж слишком переживали, что она им просто не подойдет. Пикси универсальна тем, что отлично будет смотреться даже тогда, если от природы ваши волосы не особо густые и очень секутся. Совершенно неважно и то, какой у вас тип волос. Пикси будет сногсшибательно выглядеть на каждой женщине.

Как и любая другая стрижка, состоящая из многих слоев, пикси визуально худит лицо, и оно кажется больше вытянутым, нежели круглым. Ближе к лицу пряди должны быть немного длиннее, чем те, что на затылке и макушке головы. Изящный переход сглаживает разницу между длиной прядей в разных местах.

Данную стрижку можно комбинировать с челкой, если она будет филированной или косой. С прямой челкой стрижка пикси не очень красиво выглядит, ведь девушки, имеющие круглое лицо, хотят визуально изменить его форму за счет удачной стрижки. Прямая челка лишь подчеркнет то, что вы так хотели бы скрыть.

Если вы считаете, что черты лица у вас правильные, то отличным вариантом короткой стрижки для вас станет ассиметричная стрижка. Самый большой плюс таких стрижек состоит в том, что их можно укладывать различными способами. На работу можно пойти с одной укладкой, а на вечеринке появиться уже с другой. Люди не устанут удивляться тому, как же вам удается так по-разному выглядеть, будучи при этом с одной и той же стрижкой.

Отдавая предпочтение ассиметричной стрижке, подготовьтесь к тому, что придется много времени тратить на то, чтобы волосы лежали именно так, как вам хочется и каждые несколько часов прическу надо поправлять и освежать, что не слишком удобно.

Так же, как и стрижку пикси, косую стрижку лучше не комбинировать с ровной челкой по той же причине. Конечно, если вам так хочется иметь челку, то сделайте косой продел и пустите ее набок.

И не забывайте, что раз вы уже решились на короткую стрижку, то вам надо особое внимание уделять внешнему виду своего лица. Взгляд человека, который на вас смотрит, будет устремлен на ваше лицо. Это означает, что макияж должен быть всегда идеальным, а сама кожа в отличном состоянии.

Стрижки средней длины для круглого лица (фото)

Волосами средней длины считаются волосы, длина которых достигает плеч. Для таких волос существует огромное множество разнообразных стрижек, которые способны подчеркнуть основные достоинства вашей внешности и приковать к вам заинтересованные взгляды окружающих.

Некоторые из этих стрижек подходят лишь для лиц определенной формы, а некоторые универсальны. Круглолицые девушки, правильно выбрав для себя стрижку, могут с помощью нее добиться того, чтобы лицо выглядело более худым.

Одной из таких волшебных стрижек является каскад. Его можно уложить разными способами, но, каждый раз вы будете выглядеть отлично. Почему? А потому, что каскадная стрижка универсальна и подойдет для девушек с волосами любого типа. Если вы являетесь счастливой обладательницей шикарной густой шевелюры, то каскад еще больше подчеркнет всю красоту ваших волос. Не отчаивайтесь потому, что ваши волосы очень тонкие, ведь на таких волосах каскад будет смотреться ничуть не хуже.

Для лица круглой формы хорошим вариантом станет и стрижка паж. Лучше всего она смотрится именно на волосах средней длины. Примечательна она тем, что визуально добавляет пышноту волосам и поможет вам сделать любой ваш образ еще более выразительным и неординарным.

Единственным минусом сей стрижки является то, что она не подойдет девушкам со слишком вьющимися волосами. Конечно, если они готовы ежедневно по несколько раз выравнивать свои волосы, то проблем не возникнет. Но, многие не хотят портить структуру волос подобной процедурой. Дело в том, что на ровных и шелковистых волосах такая стрижка смотрится намного привлекательнее, ведь гораздо красивее, когда пряди спадают ровно, а не торчат в разные стороны.

Стрижки для круглого лица на длинные волосы (фото)

Длинные красивые волосы всегда являлись для женщин идеалом, к которому хотелось стремиться. С самого детства девочки ухаживали за своими волосами и делали всевозможные маски, чтобы те быстрее росли. Многие сталкивались с ситуацией, когда хочется что-нибудь поменять в своем образе, сменить стрижку, а жалко обрезать шикарные длиннющие волосы, которые отращивались много лет. Именно для таких девушек существует много различных стрижек на длинные волосы. Вам не придется их слишком укорачивать, а новую красивую прическу вы, однозначно, получите.

Для обладательниц круглого лица неплохим вариантом станет лесенка. Эта стрижка рекомендуется тем представительницам слабого пола, которые желают подчеркнуть красоту и объем своих волос.

На длинных волосах лесенка выглядит аккуратно и элегантно, что позволяет девушке с такой стрижкой ярче выглядеть и чувствовать себя намного увереннее, будучи даже в компании незнакомцев.

Стрижки каре для круглого лица (фото)

Такая стрижка пользовалась небывалой популярностью у женщин разного возраста еще со времен Древнего Египта. Каре бывает разного вида и любое из них хорошо подойдет для круглолицых дам.

Градуированное каре – это стрижка, которая поможет подчеркнуть вашу изящность и женственность. Оно отличается от стандартного каре тем, что волосы подстрижены не по ровной линии, а некими ступеньками. Часто градуированное каре путают с каскадом, но это две совершенно разные прически.

Если лоб кажется вам очень высоким, то отдайте предпочтение каре с боковым пробором и косой челкой. Челка частично скроет ваш лоб, а лицо сделает более худым, уменьшив визуально щеки и выделив скулы.

Стрижку каре легко укладывать. Существует очень много вариантов укладки, поэтому вы обязательно подберете для себя тот самый, который покажется наипростейшим и удобным.

С этой стрижкой вы можете выглядеть по-разному ежедневно. Волосы можно выпрямить или завить их как вовнутрь, так и наружу.

Челки для с круглого лица (фото)

Обладательницы круглого лица зачастую желают сделать такую прическу, чтобы форма лица визуально изменилась, и оно стало более вытянутым и длинным.

Если жаждете иметь челку, но не знаете, какая вам подойдет, то основывайтесь на особенностях своей стрижки. Для девушек с длинными волосами отличным выбором станет длинная и прямая челка. Вовсе не обязательно, чтобы она была густой. Такая прическа подчеркивает красоту глаз и выделяет скулы.

Многоуровневая и косая челка как нельзя лучше будет выглядеть на коротких и средних волосах. Челки такого типа станут настоящим спасательным кругом для круглолицых девушек, ведь они способны визуально уменьшить ширину лица и сделать его более вытянутым.

Стрижки боб для круглого лица

Особенность данной стрижки в том, что она поможет сделать лицо визуально более худым и не акцентировать внимание на его круглой форме. Стрижка делается так, что передние пряди остаются длинными, а волосы на макушке укладываются таким образом, чтобы создавался эффект «большой головы».

Девушкам с круглым лицом хорошо пойдет такой боб, при котором передние пряди на несколько сантиметров заходят за линию подбородка.

Хотите с помощью такой стрижки скрыть полноту лица? Это возможно, если постоянно выравнивать волосы и укладывать их только с помощью фена и расчески, не завивая специально отдельные пряди. Кудри только увеличат лицо визуально.

Не бойтесь экспериментировать больше со своей внешностью поиграть с цветом волос (см. фото ниже!) и пробовать все новое, ведь жизнь – это один большой эксперимент и если не сейчас, то когда же еще?

Круглолицые представительницы прекрасного пола, как правило, недовольны своими пухлыми щечками. Приходя в парикмахерский салон, они просят мастера зрительно вытянуть овал лица, приблизив его к идеальному. Благо, в арсенале стилистов найдется несколько универсальных секретов, чтобы помочь обладательницам круглого лица выглядеть еще более привлекательными!

Итак, какие существуют табу для круглой формы лица?

Прямых объемных челок
Прямого симметричного пробора
Четких линий среза в области скул/щек/подбородка
Коротких стрижек на мелко вьющиеся волосы
Округлых элементов укладки в области выше подбородка (локоны и завитки)
Четких контуров
Однотонного окрашивания (особенно темные однотонные волосы придают нежелательный объем лицу)

Полезные хитрости

Однако не следует расстраиваться, поскольку существует также и целый список полезных рекомендаций , позволяющих сгладить проблемные зоны круглого лица:

Легкие косые профилированные челки
Косой пробор
Длина волос ниже линии подбородка
Короткие стрижки на прямые волосы с объемной укладкой на макушке
Голливудские локоны и волны на концах длинных волос (начинающиеся ниже уровня подбородка)
Многослойные стрижки с рваными кончиками, игривый «творческий беспорядок»
Креативное окрашивание, мелирование, колорирование — для создания многогранного цвета и более легкого образа

Как видите, список не так уж мал и раскрывает целое поле для творчества и вариаций при создании вашего уникального образа. Далее мы рассмотрим варианты правильно подобранных стрижек для круглого лица на конкретных примерах.

Модные образы в лицах

Стилист актрисы Эммы Стоун убежден, что для нее идеальной стрижкой являются волосы до плеч или чуть ниже. Рваные кончики, асимметрия, косой пробор, объемный начес на макушке, легкие небрежные волны – все это не только придает шарма и женственности образу, но и зрительно сглаживает округлости лица, делая его более вытянутым.

Для сравнения, прямая густая челка, четкий срез в области щек и убранные назад волосы, напротив, лишь подчеркивают пухлые щечки актрисы.

Еще одной обладательницей круглого личика является американская киноактриса, красавица Мила Кунис . И в этом нет ничего удивительного, ведь у Милы украинские корни! Она также предпочитает удлиненные стрижки, они прикрывают щеки и не добавляют лишнего объема лицу в целом. Персональный стилист Милы, Крис МакМилан, считает хорошим средством для сглаживания круглого лица «лесенку» на передних прядях . Но при этом стрижку следует начинать на длине не выше уровня подбородка.

Конечно, красивое лицо сложно чем-либо испортить, актрисе идут как прямые, так и волнистые волосы, как струящиеся ниспадающие на плечи, так и убранные в хвост. Однако прямой пробор, однотонное темное окрашивание или недостаток объема прически могут лишь подчеркнуть форму лица.

Правила служат для того, чтобы их нарушать!

Считалось, что короткие стрижки не рекомендуется носить женщинам с круглым лицом. Однако Камерон Диаз своим примером доказала обратное! Секрет кроется в удлиненной косой челке, которая зрительно меняет форму лица актрисы, добавляя ему недостающих углов. Легкая небрежность прически лишь придает игривости и сексуальности образу.

Для сравнения приведем несколько примеров, наглядно показывающих почему не стоит забывать об основных хитростях, призванных скрыть округлости личика. Все-таки длина и форма прически играет немаловажную роль.

Стрижка А-боб

Стрижка А-боб также является отличным вариантом для круглого лица – передние волосы стригутся длиннее, чем задние, а косая легкая челка зрительно сгладит нежелательные округлости. Стрижка, дополненная волнистой укладкой, придаст образу невероятной легкости и романтичности. В нашем случае, А-боб – превосходная альтернатива обычной стрижке боб, которая, как правило, визуально, скругляет лицо.

Дерзкая пикси

Существует мнение, что девушкам с круглым типом лица следует опасаться короткой стрижки типа «пикси», т.к. она делает лицо очень открытым и обнажает все округлости. Но так ли это на самом деле?

Немного поясним. «Пикси» – это ультракороткая стрижка, при которой волосы на затылке и висках делаются короче, чем на макушке. Произошло название от английского слова «pixie» , что в переводе означает «эльф» или «фея». На такого сказочного хрупкого существа становятся похожи девушки, рискнувшие попрощаться с длинными локонами ради короткой стрижки. «Пикси» придает образу задора и зрительно молодит. И хотя история стрижки уходит корнями к середине XX века, ее популярность продолжает набирать обороты и по сей день.

Для красавиц с округлыми щечками, решившихся на перемену образа с помощью этой стрижки, мы предлагаем несколько простых и практичных советов , которые помогут сделать вашу прическу идеально подходящей к лицу.

Модные стрижки для круглого лица — тенденции 2020 | ЯPRO

Не требовала укладки каждое утро. В идеале, помыл и забыл.
Скрывала круглое лицо, а еще чтобы лицо немного вытянулось (визуально, конечно). О чудо, может еще и скулы втянутся.
Да, еще чтоб с объемом у корней и изящно уложенными локонами. Вот. Нам палец в рот не клади.

Поискав в Интернете, поняла. Варианты есть. И сейчас поделюсь ими с Вами.

Какие стрижки подойдут?

Если хотите челку, то сделайте выбор в пользу неровной или удлиненной. Ровные срезы разделят Ваше круглое лицо на две половины, создав ощущение полноты.
Отлично подойдет стрижка каскад.
Локоны по бокам прекрасно закроют круглые щечки. Варианты без челки — идеальны.
Различные прически с короткими прядями по бокам или, например, прядями, которые точно обрамляют ваше круглое лицо.
Локоны на макушке, которые никак не обрамляют щеки. Это создает дополнительный объем.
Разноуровневые стрижки, где локоны разные по длине, например, стрижка каскад с челкой может визуально сделать ваше лицо более изящным.
Варианты с косыми проборами и прическами на одну сторону.
Завитушки и легкие локоны отвлекают внимание.
Отвлекает внимание от круглого лица и цвет волос.

Смотрите наши коллекции:

Короткие стрижки для круглого лица — 100 фото

Средние стрижки для девушек с круглым личиком

И наконец, несравненные длинные волосы.

С любовью, Редакция ЯвМоде.ру

Короткие стрижки для круглого лица: каре, боб, пикси, каскад

Круглым считается лицо, у которого длина практически равна его ширине. Обычно для этого типа характерна мягкая линия щек и подбородка. У круглого лица нет острых выпирающих черт, скулы, как правило, не выряжены.

Общие принципы подбора стрижки для круглого лица

Важным достоинством женщин с круглым формой является то, что они выглядят очень молодо.

Круглая форма напоминает детские очертания лиц и зрительно убирает возраст.

Но не всегда хочется пользоваться этим преимуществом.

Для того, чтобы создать более классический и гармоничный образ, нужно стремиться к общепризнанным пропорциям овала.

Если вы обладательница круглого лица, вам необходимо придерживаться нескольких важных правил при подборе прически:

Стрижка должна визуально удлинять ваше лицо. Чтобы этого добиться, выбирайте стрижку с преобладающими вертикальными линиями контура, которая слегка закрывает щеки и скулы.
Скрывают лишнюю округлость лица также ассиметричные линии: сделайте косую челку или пробор, или прическу с удлинением на одну сторону.
Девушкам с круглым лицом не стоит отказываться от кудряшек. Мягкие локоны, которые начинаются от подбородка, расставят правильные акценты на вашем лице.

Короткие стрижки не противопоказаны девушкам с круглым лицом, от них стоит отказаться в том случае, если у вас к тому же высокий рост.

Все эти советы помогут создать гармоничные очертания лица, но кроме этого есть еще и отдельные табу, то, что не стоит пробовать девушкам с круглым типом лица:

Избегайте горизонтальных линий в своей стрижке. Например, если вы хотите сделать каре, лучше выбрать не классический вариант, а каре с удлинением.
Не стоит делать прямой пробор.
На коротких волосах не стоит делать кудри и завитушки по всей длине волос, это только еще больше округлит ваше лицо.
Не делайте пышные челки, они также добавляют ненужный объем.

Короткая стрижка нуждается в постоянном уходе. Читайте о том, в какие дни можно стричься с максимальной пользой для волос.

На коротких волосах удобно экспериментировать с цветом, но не стоит этим увлекаться. В этой статье читайте о том, как часто можно красить волосы.

Придерживаясь вышеперечисленных правил, можно подобрать подходящие варианты классических коротких стрижек.

Каре

Девушкам с круглым типом лица нужно быть аккуратными при выборе каре. Не все варианты этой стрижки будут им к лицу.

Классическое ровное каре благодаря строгости линий только подчеркнет округлость лица, поэтому от него лучше отказаться.

Самым лучшим вариантом будет удлиненное или ассиметричное каре с косой челкой.

Каре с удлинением

Каре с удлинением самый универсальный вариант каре для девушек с круглым лицом. Косые передние пряди визуально сузят и вытянут лицо.

Еще одним важным плюсом этой стрижки является то, что ее можно очень разнообразно укладывать (смотрите фото ниже).

Можно выравнивать волосы и добавлять пышность на макушке, например, с помощью стайлера, создавая строгий деловой образ, или накручивать волосы стайлером для завивки, что придаст вам нежности и романтичности.

Ассиметричное каре

Ассиметричное каре более неординарный вариант для самых смелых девушек. Он отлично подойдет для круглого типа лица, особенно если частично прикрыть лицо волосами.

В сочетании с косой челкой и объемной укладкой эта стрижка всегда будет выглядеть стильно и оригинально.

Боб

Девушкам с круглыми чертами лица лучше отказаться от прямого боба и обратить свое внимание на ассиметричные варианты. В отдельных случаях эту стрижку можно выбрать, но лучше предварительно посоветоваться с парикмахером.

Если вы решились на прямой вариант стрижки, косая челка будет просто необходима.

А-боб

В этой стрижке волосы постепенно удлиняются от затылка к передним прядям, создавая косую линию, которая зрительно удлиняет круглое лицо. Желательно, чтобы передние пряди были длиннее подбородка.

Идеальным вариантом будет сочетание этой стрижки с косой челкой, которая будет слегка прикрывать линию скул.

Ассиметричный боб

Этот вариант также подойдет девушкам с круглым лицом. Ассиметричный боб на одну сторону в сочетании с косой челкой создает отличный угол, который убирает округлость и очень хорошо сужает лицо.

Советы по укладке боба:

Особое внимание уделите макушке, ее лучше приподнять и сделать более объемной, это перенесет акцент с щек на верхнюю часть головы и удлинит лицо.
Не стоит сочетать боб с кудряшками, лучше на круглом лице смотрятся ровные пряди ниспадающие к подбородку.
укладывайте передние пряди так, чтобы они немного прикрывали щеки и скулы.

Пикси

Многие девушки с круглым типом лица опасаются опасаются короткой стрижки пикси, потому что она оставляет лицо очень открытым и обнажает всю округлость. На самом деле, учитывая несколько хитростей, можно избежать этого.

Главные правила:

Сделать объемный верх, который будет отвлекать внимание на себя.
В районе щек и висков, то есть по боковым линиям лица, необходимо максимально убрать объем.

Правильно подобранная пикси удлиняет лицо, а самое главное имеет стабильную форму прически, которая будет сохранять свои пропорции изо дня в день.

Укладка такой прически занимает совсем немного времени, а количество непослушных прядей, которые могут нарушить весь образ, сведено к минимуму.

Дополнительным акцентом этой стрижки может стать интересная челка.

Вы можете попробовать сделать очень длинную косую челку до подбородка или даже немного ниже. Этот вариант создаст еще одну дополнительную линию, которая сузит ваше лицо.

К тому же, сама по себе стрижка пикси очень сильно акцентирует внимание на чертах лица, что требует идеального макияжа каждый день, а также может сочетаться не с каждым лицом.

Сделав такую челку вы сгладите этот эффект и избежите излишней открытости.

Менее экстравагантным, но не менее подходящим вариантом будет небольшая косая филированная челка.

Многослойные стрижки

Многослойные стрижки один из самых подходящих вариантов для круглого лица. Каскад или лесенка зрительно вытягивают лицо, создают более сложный, непрямой контур и выглядят очень выигрышно.

Вариантов исполнения каскадных причесок довольно много, вот некоторые из них, которые подойдут девушкам с круглым лицом:

Стрижка с рваными краями и косой челкой. Самым оптимальным будет вариант стрижки чуть ниже подбородка. Рваные края можно укладывать с эффектом легкого беспорядка, попутно прикрывая кончиками щеки.
Классический каскад. Укладывайте эту стрижку, приподнимая и увеличивая объем в области макушки, а нижние слои волос, пускай плавно обрамляют лицо.
Каскад с колорированием. Девушкам с круглым лицом без опасений можно отдать предпочтение неоднородному цвету волос: можно попробовать покраску в стиле омбре, французское мелирование или окрашивание в два цвета. Такой вариант будет создавать более сложную форму прически, а цветовые акценты станут дополнительными вертикальными линиями, удлиняющими лицо.

Укладка волос для круглого лица

Рассмотрев все варианты подходящих стрижек, мы можем суммировать общие правила для укладки волос:

Необходимо добавлять объем волосам на макушке. Для этого можно делать начес, или укладывать волосы с помощью фена и лака. Также можно для этой цели использовать крупные бигуди.
Главное следить, чтобы они не создавали слишком очевидный завиток, а служили лишь для создания дополнительного объема у корней.
Волосы вдоль лица, на уровне висков и щек, наоборот, должны быть менее объемными. Хорошо будут смотреться передние пряди, прикрывающие лицо.
Делайте косой пробор и укладывайте челку на бок. Челка может стать одним из главных инструментов, позволяющих визуально вытянуть лицо. Внимательно моделируйте линию ее спадания на лицо и хорошо закрепляйте лаком.
Если вы решили завить волосы, лучше делать мягкие волны, а не мелкие кудри. Для этого лучше использовать плойку для крупных локонов.

Следуя этим советам вы сможете скрыть все возможные недостатки круглого лица и подчеркнуть достоинства.

Стрижки на круглое лицо для девушек 2018 фото

При создании элегантного образа обладательницам пухлых щечек и круглых черт лица придется потратить немало усилий и времени. Не так легко найти эффектную стрижку и прическу, чтоб она смотрелась удачно. Для того, чтобы не экспериментировать со своим имиджем, мы предлагаем познакомиться с самыми стильными стрижками и прическами на круглое лицо в 2018 году и сделать правильный выбор.

Короткий и длинный каскад

Каскад длинных волос подобен водопаду. Каскадная стрижка подразумевает под собой неравномерные пряди. Длина волос при стрижке каскадом варьируется от подбородка до пояса. Симпатично стрижка каскад смотрится на вьющихся волосах. Но останавливая свой выбор на кудряшках, помните: кучерявый объем зрительно увеличивает и без того круглое личико. И не стоит закруглять филированные кончики волос внутрь – это утяжеляет лицо.

Французский боб

Первое место среди стрижек для круглолицых занимает короткий боб, выполненный на французский манер. Боб творчески подчеркнет скулы и сделает черты лица более выразительными. Резкие прядки волос прекрасно контрастируют с плавными контурами. Стрижка гарантирует обладательнице сексапильность и привлекательность.

Стрижки с прямой челкой

Настоящая находка для круглого лица – это прямая челка. Ею вы сможете визуально сузить лицо. Объем и длина допускаются разные. Единственное правило: челка не должна закругляться, иначе рискуете добавить себе на вид лишних килограммов. Вытянутая, удлиненная челка придаст стильному образу завершенность.

Новая волна

Длинные волнистые волосы – потрясающий вариант прически для женщин с круглыми чертами лица. Завитки в 2018 году удерживают власть на Олимпе моды, но у них есть одна особенность– легкость.

Мягкие волны а-ля Sandra Bullock

Мягкие элегантные волны всегда в моде. Стильный дизайн локонов а-ля Sandra Bullock остается актуальным и в наступающем 2018 году.

Спирали а-ля Christina Aguilera

Если вы все еще в раздумьях над тем, как сделать свой модный образ задорным, то веселые спиральки а-ля Christina Aguilera очень авангардные и легко выполнимые.

Локоны а-ля Demi Moore

Неожиданный эффект на окружающих создадут локоны в стиле Demi Moore. Укладка демонстрирует творческий потенциал и непревзойдённый вкус.

Романтичные волны а-ля Julia Roberts

Миловидно, превосходные и блестяще смотрятся экспрессия волн а-ля Julia Roberts на женщинах с круглым лицом. Попробуйте такую прическу, и вы – настоящая красотка!

Кольца а-ля Diana Ross

Чтобы ваша прическа выглядела изысканно, попробуйте укладу от несравненной Diana Ross в виде упругих колечек.

Голливудская волна а-ля Marlene Dietrich

Локоны волос с укладкой а-ля Marlene Dietrich напоминают завораживающее движение океанской волны. Созданный образ будет нежным и одновременно уверенным.

Микроволны а-ля Barbra Streisand

Добавьте объем и кудрявость своим волосам с помощью обыкновенных косичек. Прическа в стиле а-ля Barbra Streisand легка и проста в исполнении.

Пикси

Многие женщины заблуждаются, считая, что стрижка пикси прибавляет возраст и увеличивает объем. Наоборот, такой вариант прически удлиняет шею и делает щечки не такими пухленькими.

Классическая лесенка

Подходящий вариант женской стрижки для круглого лица – это классическая лесенка. Называется она так потому, что обычно лицо обрамляется лесенкой, которая визуально его сужает. Желательно, чтоб ступеньки начинались от подбородка. Такая техника придаст дополнительный объем волосам и за счет этого вытянется лицо.

Стрижка с боковым пробором

Тем, кто хочет отрастить волосы в наступающем 2018 году, стоит остановить выбор на стрижках с челкой на один бок. С такой укладкой можно создать игривы образ. Густая челка на бок придает круглому лицу особый шарм и женственность. Такие стрижки отличаются легкостью и романтичностью, потому они идеально могут дать старт головокружительному роману.

Прическа «конский хвост»

Разве раньше можно было бы предположить, что собранные в хвостик волосы смотрятся так потрясающе привлекательно? Собранные на макушке в конский хвост волосы создают эффектное впечатление и гарантирует вам приковывающие взгляды окружающих. С «конским хвостом» любая женщина будет выглядеть шикарно как на работе, так и на торжественном вечере.

Совет от стилистов: не затягивайте конский хвост туго, этим вы его только расширяете. Лучше выпустите пару отвлекающих прядей с боков.

Идеальная «упаковка»

Упакуйте свои волосы, как драгоценный подарок, в декоративные элементы: сеточку, веночек, заколочки, ленты, искусственные прядки, косички… Почувствуйте себя прекрасной обитательницей Древней Греции. Результаты превзойдут все ваши ожидания. Вы будите победительницей!

Боб-каре

Стрижка боб-каре для круглого лица отражает не только энергичный и активный характер, но и обладает поистине аристократическим очарованием. Прическа отлично гармонирует с деловым гардеробом, с любимыми джинсами, в которых можно отправиться на прогулку по красивому вечернему городу.

Стрижки на длинные волосы

Мило и игриво смотрятся длинные волосы на дамах с кругленьким личиком. Прямая длина уравновешивает черты лица, однако она должна быть не выше плеч. Вы обречены быть в 2018 году в центре внимания.

Прическа в стиле boho chic

Загадочная леди, изысканная и романтичная, – вот образ, который вы сможете примерить на себя с помощью прически в стиле boho chic. Бесконечная женственность низких волн сглаживает резкие черты лица. Локоны в стиле boho chic начинаются от скул или подбородка тем самым вытягивая очертания.

Укладка «половинка»

Авангардно и беззаботно… Именно так выглядит прическа «половинка». Разделение волос по макушке делает вас зрительно худее.

Стилисты международного уровня предлагают в наступающем 2018 году чрезвычайно широкий спектр женских стрижек и причесок для круглого лица. Надеемся, что предложенные варианты помогут вам сделать первый шаг на пути к совершенству!

Распознавание лиц в 10 строках для начинающих | by That Data Bloke

Код и объяснение:

Давайте начнем с кода Python. Для этого эксперимента нам потребуются следующие пакеты Python:

 pip install numpy 
 pip install opencv-python

Назовем наш файл python ‘face_detector.py’ и поместим его по тому же пути, что и наш xml-файл , загруженный из Ссылка на github опубликована выше.

 # Имя файла: face_detector.py 
 # Импортируйте библиотеку OpenCV 
 import cv2

Теперь давайте посмотрим на обещанные 10 строк!

Мы подготавливаем 2 входа [ входное изображение, и черты лица xml ], показанные на блок-схеме выше в разделе ниже.

Я использую эту красивую фотографию Бесс Хамити (ссылка ниже) в качестве исходного изображения (kids.jpg).

Фото Бесс Хамити из Pexels

1Мы начинаем с загрузки нашего xml-классификатора и файла входного изображения. Поскольку входной файл довольно большой, я изменил его размер примерно на то же, что и в исходном разрешении, чтобы они не выглядели растянутыми.Затем я преобразовал изображение в изображение с оттенками серого. Считается, что изображение в градациях серого повышает эффективность алгоритма.

 face_cascade = cv2.CascadeClassifier ("haarcascade_frontalface_default.xml") 
 image = cv2.imread ("kids.jpg") 
 image = cv2.resize (image, (800,533)) 
 gray_image = cv2.cvtColor ( .COLOR_BGR2GRAY)

Считанное изображение сохраняется как многомерный массив numpy, как показано ниже.

 print (type (gray_image))

На следующем шаге мы передаем gray_image в качестве входных данных в метод detectMultiScale .

Метод detectMultiScale — это метод, который будет выполнять обнаружение за нас. Он принимает следующие параметры:

scaleFactor: Этот параметр указывает коэффициент, на который уменьшается масштаб изображения, например: — если это значение равно 1,05, то изображение уменьшается на 5%. Если это значение равно 1,10, то изображение уменьшается на 10%.Для scaleFactor, равного 1,10, потребуется меньше вычислений, чем для scaleFactor, равного 1,05.

minNeighbors: Это пороговое значение, которое указывает, сколько соседей должен иметь каждый прямоугольник, чтобы он был помечен как истинно положительный. Другими словами, предположим, что каждая итерация отмечает определенные прямоугольники (т. Е. Классифицирует часть изображения как лицо). Теперь, если последующие итерации также помечают те же области как положительные, это увеличивает вероятность того, что эта прямоугольная область будет истинно положительной.Если определенная область идентифицирована как лицо в одной итерации, но не в любой другой итерации, они помечаются как ложные срабатывания. Другими словами, minNeighbors — это минимальное количество раз, когда регион должен быть определен как лицо.

Давайте проведем эксперимент, чтобы лучше понять это. Мы запустим наш код с разными значениями параметра minNeighbors.

Для minNeighbors = 0,

Все прямоугольники распознаются как лица. Для некоторых прямоугольников есть много перекрывающихся прямоугольников, что означает, что они были обнаружены как положительные во время нескольких итераций.Мы устанавливаем порог для повышения точности алгоритма.

положительных результатов с minNeighbors = 0 [Фото Бесс Хамити из Pexels]

minNeighbors = 2

При minNeighbors = 2 большинство перекрывающихся прямоугольников больше не присутствует. Однако у нас все еще есть несколько ложных срабатываний.

срабатываний с minNeighbors = 2 [Фото Бесс Хамити из Pexels]

Если мы увеличим этот порог до 4 или 5, мы увидим, что больше нет ложных срабатываний. Установим это значение на 5 и продолжим.

 faces = face_cascade.detectMultiScale (gray_image, scaleFactor = 1.10, minNeighbors = 5)

Метод detectMultiScale возвращает массив числовых значений с размерами и положением прямоугольников, содержащих лица.

x, y — положение верхнего левого угла прямоугольника

w, h — ширина и высота прямоугольника

Теперь мы рисуем прямоугольник с этими размерами зеленым цветом (0, 255, 0) (цвет BGR code) с толщиной границы = 1.

Окно ждет 2 секунды (2000 миллисекунд) и закрывается автоматически.

 для x, y, w, h в лицах: 
 image = cv2.rectangle (image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1) 
 cv2 .imshow ("Детектор лиц", изображение) 
 k = cv2.waitKey (2000) 
 cv2.destroyAllWindows ()

Кроме того, мы также можем сохранить изображение, добавив следующую строку.

 cv2.imwrite ("kids_face_detected.jpeg", image)

Наше выходное изображение теперь содержит зеленый прямоугольник вокруг каждого из обнаруженных лиц.

ложных срабатываний с minNeighbors = 5 [Фото Бесс Хамити из Pexels]

Я надеюсь, что эта статья даст вам общее представление о том, как выполнять обнаружение лиц с помощью OpenCV в Python. Мы можем расширить этот код для отслеживания лица на видео. Я загрузил полный код, о котором говорилось выше, и для отслеживания лиц в видео в реальном времени с веб-камеры в моем репозитории GitHub здесь, если вам интересно. Удачного дня!

Как выполнять распознавание лиц с помощью глубокого обучения

Последнее обновление 24 августа 2020 г.

Распознавание лиц — это проблема компьютерного зрения, которая связана с обнаружением лиц на фотографиях.

Это тривиальная проблема, которую может решить человек, и она была решена достаточно хорошо с помощью классических методов, основанных на функциях, таких как каскадный классификатор. Совсем недавно методы глубокого обучения достигли самых современных результатов на стандартных наборах данных по обнаружению лиц. Одним из примеров является многозадачная каскадная сверточная нейронная сеть, или сокращенно MTCNN.

В этом руководстве вы узнаете, как выполнять обнаружение лиц в Python, используя классические модели и модели глубокого обучения.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

Распознавание лиц — нетривиальная задача компьютерного зрения для идентификации и локализации лиц на изображениях.
Распознавание лиц может быть выполнено с использованием классического каскадного классификатора на основе функций с использованием библиотеки OpenCV.
Современное распознавание лиц может быть достигнуто с помощью многозадачной каскадной CNN через библиотеку MTCNN.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для компьютерного зрения», включающей пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Обновление ноябрь / 2019: Обновлено для TensorFlow v2.0 и MTCNN v0.1.0.

Как выполнять распознавание лиц с помощью классических методов и методов глубокого обучения
Фото Мигеля Дискарта, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на четыре части; их:

Распознавание лиц
Тестовые фотографии
Распознавание лиц с OpenCV
Распознавание лиц с глубоким обучением

Распознавание лиц

Распознавание лиц — это проблема компьютерного зрения при обнаружении и локализации одного или нескольких лиц на фотографии.

Определение местоположения лица на фотографии относится к поиску координаты лица на изображении, тогда как локализация означает определение границ лица, часто через ограничивающую рамку вокруг лица.

Общая постановка проблемы может быть определена следующим образом: по неподвижному или видеоизображению обнаружение и локализация неизвестного числа (если есть) лиц

— Обнаружение лиц: обзор, 2001.

Распознавание лиц на фотографии легко решается людьми, хотя исторически это было сложной задачей для компьютеров из-за динамической природы лиц.Например, лица должны распознаваться независимо от ориентации или угла, под которым они смотрят, уровня освещенности, одежды, аксессуаров, цвета волос, растительности на лице, макияжа, возраста и т. Д.

Человеческое лицо — это динамический объект с высокой степенью изменчивости внешнего вида, что делает обнаружение лица сложной проблемой для компьютерного зрения.

— Обнаружение лиц: обзор, 2001.

Для данной фотографии система обнаружения лиц выдаст ноль или более ограничивающих рамок, содержащих лица.Обнаруженные лица затем могут быть предоставлены в качестве входных данных для последующей системы, такой как система распознавания лиц.

Распознавание лиц — это необходимый первый шаг в системах распознавания лиц с целью локализации и выделения области лица из фона.

— Обнаружение лиц: обзор, 2001.

Возможно, существует два основных подхода к распознаванию лиц: методы на основе функций, использующие созданные вручную фильтры для поиска и обнаружения лиц, и методы на основе изображений, которые целостно учатся извлекать лица из всего изображения.

Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Нажмите здесь, чтобы подписаться

Тестовые фотографии

В этом уроке нам нужны тестовые изображения для распознавания лиц.

Для простоты мы будем использовать два тестовых изображения: одно с двумя лицами, а другое с множеством лиц.Мы не пытаемся раздвинуть границы распознавания лиц, просто демонстрируем, как выполнять распознавание лиц с помощью обычных фотографий людей спереди.

Первое изображение — фотография двух студентов колледжа, сделанная CollegeDegrees360 и предоставленная по разрешительной лицензии.

Загрузите изображение и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла « test1.jpg ».

Студенты колледжа (test1.jpg)
Фото CollegeDegrees360, некоторые права защищены.

Второе изображение — это фотография нескольких человек в команде по плаванию, сделанная Бобом и Рене и выпущенная по разрешительной лицензии.

Загрузите изображение и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла « test2.jpg ».

Swim Team (test2.jpg)
Фото Боба и Рене, некоторые права защищены.

Распознавание лиц с OpenCV

Алгоритмы распознавания лиц на основе функций являются быстрыми и эффективными и успешно используются на протяжении десятилетий.

Возможно, наиболее успешным примером является метод, называемый каскадными классификаторами, впервые описанный Полом Виолой и Майклом Джонсом в их статье 2001 года под названием «Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций».

В этой статье эффективные функции изучаются с помощью алгоритма AdaBoost, хотя, что важно, несколько моделей организованы в иерархию или «каскад , ».

В этой статье модель AdaBoost используется для изучения ряда очень простых или слабых характеристик каждой грани, которые вместе обеспечивают надежный классификатор.

… выбор функции достигается за счет простой модификации процедуры AdaBoost: слабый обучающийся ограничивается так, что каждый возвращенный слабый классификатор может зависеть только от одной функции. В результате каждый этап процесса повышения, на котором выбирается новый слабый классификатор, можно рассматривать как процесс выбора признаков.

— Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций, 2001.

Затем модели организуются в иерархию возрастающей сложности, называемую «каскад , ».

Более простые классификаторы работают непосредственно с областями лиц-кандидатов, действуя как фильтр грубой очистки, тогда как сложные классификаторы работают только с областями-кандидатами, которые наиболее перспективны в виде лиц.

… метод для последовательного комбинирования более сложных классификаторов в каскадную структуру, которая резко увеличивает скорость детектора, фокусируя внимание на перспективных областях изображения.

— Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций, 2001.

В результате получился очень быстрый и эффективный алгоритм обнаружения лиц, который был основой для обнаружения лиц в потребительских товарах, таких как камеры.

Их детектор, называемый каскадом детекторов, состоит из последовательности классификаторов лиц от простого к сложному и привлекает обширные исследовательские усилия. Более того, каскад детекторов используется во многих коммерческих продуктах, таких как смартфоны и цифровые камеры.

— Обнаружение лиц с несколькими экранами с использованием глубоких сверточных нейронных сетей, 2015.

Это довольно сложный классификатор, который также подвергался доработке и доработке за последние почти 20 лет.

Современная реализация алгоритма распознавания лиц Classifier Cascade предоставляется в библиотеке OpenCV. Это библиотека компьютерного зрения C ++, которая предоставляет интерфейс Python. Преимущество этой реализации заключается в том, что она предоставляет предварительно обученные модели обнаружения лиц и предоставляет интерфейс для обучения модели на вашем собственном наборе данных.

OpenCV может быть установлен системой диспетчера пакетов на вашей платформе или через pip; например:

sudo pip установить opencv-python

По завершении процесса установки важно убедиться, что библиотека установлена правильно.

Это может быть достигнуто путем импорта библиотеки и проверки номера версии; например:

# проверить версию opencv импорт cv2 # номер версии для печати печать (cv2 .__ версия__)

# проверить версию opencv

import cv2

# print номер версии

print (cv2 .__ version__)

При выполнении примера будет импортирована библиотека и напечатана версия.В данном случае мы используем версию 4 библиотеки.

OpenCV предоставляет класс CascadeClassifier, который можно использовать для создания каскадного классификатора для обнаружения лиц. Конструктор может принимать имя файла в качестве аргумента, указывающего файл XML для предварительно обученной модели.

OpenCV предоставляет ряд предварительно обученных моделей как часть установки. Они доступны в вашей системе, а также в проекте OpenCV GitHub.

Загрузите предварительно обученную модель для фронтального распознавания лиц из проекта OpenCV GitHub и поместите ее в текущий рабочий каталог с именем файла « haarcascade_frontalface_default.xml ‘.

После загрузки мы можем загрузить модель следующим образом:

# загружаем предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’)

# загрузить предварительно обученную модель

classifier = CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’)

После загрузки модель можно использовать для обнаружения лиц на фотографии, вызвав функцию detectMultiScale ().

Эта функция возвращает список ограничивающих рамок для всех лиц, обнаруженных на фотографии.

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пиксели) # печатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица для коробки в bboxes: печать (коробка)

# выполнить обнаружение лиц

bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей)

# печать ограничивающего прямоугольника для каждого обнаруженного лица

для поля в bboxes:

печать (прямоугольник)

Мы можем продемонстрировать это на примере фотографии студента колледжа (тест .jpg ).

Фотография может быть загружена с помощью OpenCV через функцию imread () .

# загрузить фотографию пикселей = imread (‘test1.jpg’)

# загрузить фотографию

пикселей = imread (‘test1.jpg’)

Полный пример выполнения обнаружения лица на фотографии студента колледжа с предварительно обученным каскадным классификатором в OpenCV приведен ниже.

# пример распознавания лиц с каскадным классификатором opencv из cv2 import imread из cv2 импортировать CascadeClassifier # загрузить фотографию пикселей = imread (‘test1.jpg’) # загружаем предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’) # выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пиксели) # печатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица для коробки в bboxes: печать (коробка)

# пример обнаружения лиц с каскадным классификатором opencv

из cv2 import imread

из cv2 import CascadeClassifier

# загрузить фотографию

пикселей = imread (‘test1.jpg ‘)

# загрузить предварительно обученную модель

classifier = CascadeClassifier (‘ haarcascade_frontalface_default.xml ‘)

# выполнить обнаружение лиц

bboxes = classifier.detectMultiScale (в пикселях)

# обнаруженный ограничивающий прямоугольник печати

для коробки в bboxes:

печать (коробка)

При выполнении примера сначала загружается фотография, затем загружается и настраивается каскадный классификатор; лица обнаруживаются, и каждая ограничивающая рамка распечатывается.

В каждом поле указаны координаты x и y для нижнего левого угла ограничивающей рамки, а также ширина и высота. Результаты показывают, что были обнаружены две ограничивающие рамки.

[174 75 107 107] [360 102 101 101]

[174 75 107 107]

[360 102 101 101]

Мы можем обновить пример, чтобы построить фотографию и нарисовать каждую ограничивающую рамку.

Это может быть достигнуто путем рисования прямоугольника для каждого прямоугольника непосредственно над пикселями загруженного изображения с помощью функции rectangle () , которая принимает две точки.

# извлекать x, y, ширина, высота = коробка x2, y2 = x + ширина, y + высота # рисуем прямоугольник над пикселями прямоугольник (пикселей, (x, y), (x2, y2), (0,0,255), 1)

# extract

x, y, width, height = box

x2, y2 = x + width, y + height

# рисовать прямоугольник над пикселями

прямоугольник (пикселей, (x, y), ( х2, у2), (0,0,255), 1)

Затем мы можем нарисовать фотографию и держать окно открытым, пока не нажмем клавишу, чтобы закрыть его.

# показать изображение imshow (‘распознавание лиц’, пиксели) # держать окно открытым, пока не нажмем клавишу waitKey (0) # закрыть окно destroyAllWindows ()

# показать изображение

imshow (‘распознавание лиц’, пиксели)

# держать окно открытым, пока мы не нажмем клавишу

waitKey (0)

# закрыть окно

destroyAllWindows ()

Полный пример приведен ниже.

# построить фото с обнаруженными лицами с использованием каскадного классификатора opencv из cv2 import imread из cv2 import imshow из cv2 import waitKey из cv2 import destroyAllWindows из cv2 импортировать CascadeClassifier из прямоугольника импорта cv2 # загрузить фотографию пикселей = imread (‘test1.jpg’) # загружаем предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’) # выполнить распознавание лиц bboxes = классификатор.detectMultiScale (в пикселях) # печатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица для коробки в bboxes: # извлекать x, y, ширина, высота = коробка x2, y2 = x + ширина, y + высота # рисуем прямоугольник над пикселями прямоугольник (пиксели, (x, y), (x2, y2), (0,0,255), 1) # показать изображение imshow (‘распознавание лиц’, пиксели) # держать окно открытым, пока не нажмем клавишу waitKey (0) # закрыть окно destroyAllWindows ()

140002

# построить фотографию с обнаруженными лицами с использованием каскадного классификатора opencv

из cv2 import imread

from cv2 import imshow

from cv2 import waitKey

from cv2 import destroyAllWindows

from cv2000 import Cascade

000 rectangle

# загружаем фотографию

пикселей = imread (‘test1.jpg ‘)

# загрузить предварительно обученную модель

classifier = CascadeClassifier (‘ haarcascade_frontalface_default.xml ‘)

# выполнить обнаружение лиц

bboxes = classifier.detectMultiScale (в пикселях)

# обнаруженный ограничивающий прямоугольник печати

для коробки в bboxes:

# extract

x, y, width, height = box

x2, y2 = x + width, y + height

# рисовать прямоугольник поверх пикселей

прямоугольник (пикселей, (x, y), (x2, y2), (0,0,255), 1)

# показать изображение

imshow (‘распознавание лиц’, пиксели)

# держать окно открытым, пока мы не нажмем клавишу

waitKey (0)

# закрыть окно

destroyAllWindows ()

Запустив пример, мы видим, что фотография была построена правильно и что каждое лицо было правильно обнаружено.

Фотография студентов колледжа с лицами, обнаруженными с помощью каскадного классификатора OpenCV

Мы можем попробовать тот же код на второй фотографии команды по плаванию, а именно « test2.jpg ».

# загрузить фотографию пикселей = imread (‘test2.jpg’)

# загрузить фотографию

пикселей = imread (‘test2.jpg’)

Запустив пример, мы видим, что многие лица были обнаружены правильно, но результат не идеален.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим, что лицо в первом или нижнем ряду людей было обнаружено дважды, что лицо в среднем ряду людей не было обнаружено и что фон в третьем или верхнем ряду был обнаружен как лицо.

Фотография команды по плаванию с лицами, обнаруженными с помощью каскадного классификатора OpenCV

Функция detectMultiScale () предоставляет некоторые аргументы, помогающие настроить использование классификатора.Обратите внимание на два параметра: scaleFactor и minNeighbours ; например:

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей, 1.1, 3)

# выполнить обнаружение лиц

bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей, 1.1, 3)

Масштаб scaleFactor управляет масштабированием входного изображения перед обнаружением, например.грамм. увеличен или уменьшен масштаб, что может помочь лучше найти лица на изображении. Значение по умолчанию — 1,1 (увеличение на 10%), хотя его можно уменьшить до таких значений, как 1,05 (увеличение на 5%) или повысить до значений, например 1,4 (увеличение на 40%).

minNeighbors определяет, насколько устойчивым должно быть каждое обнаружение, чтобы о нем сообщалось, например количество прямоугольников-кандидатов, обнаруживших лицо. По умолчанию установлено 3, но его можно снизить до 1, чтобы обнаруживать намного больше лиц и, вероятно, увеличится количество ложных срабатываний, или увеличьте до 6 или более, чтобы потребовать гораздо больше уверенности перед обнаружением лица.

Шкала scaleFactor и minNeighbours часто требует настройки для данного изображения или набора данных, чтобы наилучшим образом обнаруживать лица. Может быть полезно выполнить анализ чувствительности по сетке значений и посмотреть, что работает хорошо или лучше всего на одной или нескольких фотографиях.

Быстрая стратегия может заключаться в уменьшении (или увеличении для небольших фотографий) scaleFactor до тех пор, пока не будут обнаружены все лица, затем увеличении minNeighbors до тех пор, пока все ложные срабатывания не исчезнут, или близко к нему.

После некоторой настройки я обнаружил, что масштаб scaleFactor со значением 1.05 успешно обнаружил все лица, но фон, обнаруженный как лицо, не исчезал до тех пор, пока minNeighbours of 8 не исчезли, после чего три лица в среднем ряду больше не были обнаружен.

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей, 1,05, 8)

# выполнить распознавание лиц

bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей, 1.05, 8)

Результаты не идеальны, и, возможно, лучшие результаты могут быть достигнуты с помощью дальнейшей настройки и, возможно, последующей обработки ограничивающих рамок.

Фотография команды по плаванию с лицами, обнаруженными с помощью каскадного классификатора OpenCV после некоторой настройки

Распознавание лиц с глубоким обучением

Был разработан и продемонстрирован ряд методов глубокого обучения для распознавания лиц.

Возможно, один из наиболее популярных подходов называется «Многозадачная каскадная сверточная нейронная сеть » или для краткости MTCNN, описанная Kaipeng Zhang, et al.в статье 2016 года под названием «Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей».

MTCNN популярен, потому что он позволил получить самые современные результаты по ряду наборов контрольных данных, а также потому, что он способен также распознавать другие черты лица, такие как глаза и рот, что называется обнаружением ориентиров.

Сеть использует каскадную структуру с тремя сетями; сначала изображение масштабируется до различных размеров (так называемая пирамида изображений), затем первая модель (Proposal Network или P-Net) предлагает кандидатные области лица, вторая модель (Refine Network или R-Net) фильтрует ограничивающие прямоугольники. , а третья модель (Output Network или O-Net) предлагает ориентировочные объекты на лице.

Предлагаемые CNN состоят из трех этапов. На первом этапе он быстро создает окна кандидатов через неглубокую CNN. Затем он уточняет окна, чтобы отклонить большое количество окон без лиц через более сложную CNN. Наконец, он использует более мощную CNN для уточнения результата и вывода позиций ориентиров на лицах.

— Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей, 2016.

Изображение ниже, взятое из бумаги, дает полезную сводку трех этапов сверху вниз и результат каждого этапа слева направо.

Конвейер для многозадачной каскадной сверточной нейронной сети Взято из: Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей.

Модель называется многозадачной сетью, потому что каждая из трех моделей в каскаде (P-Net, R-Net и O-Net) обучается по трем задачам, например делать три типа прогнозов; это: классификация лиц, регрессия ограничивающей рамки и локализация лицевых ориентиров.

Эти три модели не подключены напрямую; вместо этого выходы предыдущего этапа подаются в качестве входных данных для следующего этапа.Это позволяет выполнять дополнительную обработку между этапами; например, немаксимальное подавление (NMS) используется для фильтрации возможных ограничивающих рамок, предложенных P-Net первого этапа, перед их передачей модели R-Net второго этапа.

Архитектура MTCNN достаточно сложна для реализации. К счастью, есть реализации архитектуры с открытым исходным кодом, которые можно обучить на новых наборах данных, а также предварительно обученные модели, которые можно использовать непосредственно для обнаружения лиц.Следует отметить официальный выпуск с кодом и моделями, использованными в документе, с реализацией, представленной в структуре глубокого обучения Caffe.

Возможно, лучший в своем классе сторонний проект MTCNN, основанный на Python, Иван де Пас Сентено назвал «MTCNN» или ipazc, доступный по разрешительной лицензии MIT с открытым исходным кодом. Поскольку он является сторонним проектом с открытым исходным кодом, он может быть изменен, поэтому на момент написания статьи у меня есть его форк, доступный здесь.

Проект MTCNN, который мы будем называть ipazc / MTCNN , чтобы отличать его от имени сети, обеспечивает реализацию архитектуры MTCNN с использованием TensorFlow и OpenCV.У этого проекта есть два основных преимущества; Во-первых, она предоставляет высокопроизводительную предварительно обученную модель, а во-вторых, ее можно установить как библиотеку, готовую для использования в вашем собственном коде.

Библиотека может быть установлена через pip; например:

После успешной установки вы должны увидеть сообщение типа:

Успешно установлен mtcnn-0.1.0

Затем вы можете подтвердить, что библиотека была установлена правильно через pip; например:

Вы должны увидеть результат, подобный приведенному ниже. В этом случае вы можете видеть, что мы используем версию 0.0.8 библиотеки.

Имя: mtcnn Версия: 0.1.0 Описание: Многозадачные каскадные сверточные нейронные сети для распознавания лиц на основе TensorFlow. Домашняя страница: http://github.com/ipazc/mtcnn Автор: Иван де Пас Сентено Электронная почта автора: ipazc @ unileon.es Лицензия: MIT Место нахождения: … Требует: opencv-python, keras Обязательно:

Название: mtcnn

Версия: 0.1.0

Резюме: Многозадачные каскадные сверточные нейронные сети для обнаружения лиц на основе TensorFlow

Домашняя страница: http://github.com/ipazc/mtcnn

Автор : Iván de Paz Centeno

Лицензия: MIT

Расположение: …

Требуется: opencv-python, keras

Требуется:

Вы также можете подтвердить, что библиотека была установлена правильно через Python, следующим образом:

# подтверждаем, что mtcnn был установлен правильно import mtcnn # версия для печати печать (mtcnn.__version__)

# подтвердить, что mtcnn был установлен правильно

import mtcnn

# print version

print (mtcnn .__ version__)

Запуск примера загрузит библиотеку, подтверждая, что она была установлена правильно; и распечатайте версию.

Теперь, когда мы уверены, что библиотека была установлена правильно, мы можем использовать ее для распознавания лиц.

Экземпляр сети можно создать, вызвав конструктор MTCNN () .

По умолчанию библиотека будет использовать предварительно обученную модель, хотя вы можете указать свою собственную модель с помощью аргумента « weights_file » и указать путь или URL, например:

модель = MTCNN (weights_file = ‘filename.npy’)

Минимальный размер окна для обнаружения лица можно указать с помощью аргумента « min_face_size », который по умолчанию равен 20 пикселям.Конструктор также предоставляет аргумент « scale_factor », чтобы указать масштабный коэффициент для входного изображения, который по умолчанию равен 0,709.

После того, как модель настроена и загружена, ее можно использовать непосредственно для обнаружения лиц на фотографиях, вызвав функцию detect_faces () .

Возвращает список объектов dict, каждый из которых предоставляет ряд ключей для подробностей каждого обнаруженного лица, включая:

‘ box ‘: предоставление x , y нижнего левого угла ограничительной рамки, а также ширины и высоты рамки.
« достоверность »: вероятность достоверности прогноза.
« keypoints »: предоставление словаря с точками для « left_eye », « right_eye », « носа », « mouth_left » и « mouth_right ».

Например, мы можем выполнить обнаружение лица на фотографии студента колледжа следующим образом:

# обнаружение лиц с mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot от mtcnn.mtcnn import MTCNN # загрузить изображение из файла filename = ‘test1.jpg’ пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении Faces = Detect.detect_faces (пиксели) для лица в лицах: печать (лицо)

# обнаружение лиц с помощью mtcnn на фотографии

из matplotlib import pyplot

from mtcnn.mtcnn import MTCNN

# загрузить изображение из файла

filename = ‘test1.jpg ‘

пикселей = pyplot.imread (имя файла)

# создать детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN ()

# обнаружить лица на изображении

лиц = детектор.detect_faces (пиксели)

для лицо в лицах:

печать (лицо)

При выполнении примера загружается фотография, загружается модель, выполняется обнаружение лиц и распечатывается список каждого обнаруженного лица.

{‘box’: [186, 71, 87, 115], ‘уверенность’: 0.9994562268257141, ‘keypoints’: {‘left_eye’: (207, 110), ‘right_eye’: (252, 119), ‘нос’: (220, 143), ‘mouth_left’: (200, 148), ‘mouth_right’ : (244, 159)}} {‘box’: [368, 75, 108, 138], ‘уверенность’: 0,998593270778656, ‘keypoints’: {‘left_eye’: (392, 133), ‘right_eye’: (441, 140), ‘нос’: (407, 170), ‘mouth_left’: (388, 180), ‘mouth_right’: (438, 185)}}

{‘box’: [186, 71, 87, 115], ‘уверенность’: 0,9994562268257141, ‘keypoints’: {‘left_eye’: (207, 110), ‘right_eye’: (252, 119), ‘нос ‘: (220, 143),’ mouth_left ‘: (200, 148),’ mouth_right ‘: (244, 159)}}

{‘ box ‘: [368, 75, 108, 138],’ уверенность ‘: 0.998593270778656, ‘keypoints’: {‘left_eye’: (392, 133), ‘right_eye’: (441, 140), ‘нос’: (407, 170), ‘mouth_left’: (388, 180), ‘mouth_right’ : (438, 185)}}

Мы можем нарисовать прямоугольники на изображении, сначала построив изображение с помощью matplotlib, а затем создав объект Rectangle, используя x , y и ширину и высоту данного ограничивающего прямоугольника; например:

# получить координаты x, y, ширина, высота = результат [‘box’] # создаем форму rect = Прямоугольник ((x, y), ширина, высота, заливка = False, цвет = ‘красный’)

# получить координаты

x, y, width, height = result [‘box’]

# создать форму

rect = Rectangle ((x, y), width, height, fill = False, color = ‘ красный ‘)

Ниже представлена функция с именем draw_image_with_boxes () , которая показывает фотографию, а затем рисует рамку для каждой обнаруженной ограничительной рамки.

# рисуем изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (имя файла, список результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # построить изображение pyplot.imshow (данные) # получаем контекст для рисования боксов топор = pyplot.gca () # построить каждую коробку для результата в result_list: # получить координаты x, y, ширина, высота = результат [‘box’] # создаем форму rect = Прямоугольник ((x, y), ширина, высота, заливка = False, цвет = ‘красный’) # рисуем коробку топор.add_patch (прямоугольник) # показать сюжет pyplot.show ()

140002

# рисовать изображение с обнаруженными объектами

def draw_image_with_boxes (filename, result_list):

# загружать изображение

data = pyplot.imread (filename)

# построить изображение

pyplot.imshow (data)

# получить контекст для рисования блоков

ax = pyplot.gca ()

# построить каждый блок

для результата в result_list:

# получить координаты

x, y, width, height = result [‘box’]

# создать фигуру

rect = Rectangle ((x, y), width, height, fill = False, color = ‘red ‘)

# нарисуйте прямоугольник

ax.add_patch (rect)

# покажите график

pyplot.показать ()

Полный пример использования этой функции приведен ниже.

# обнаружение лиц с mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.patches import Rectangle из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN # рисуем изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (имя файла, список результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # построить изображение пиплот.imshow (данные) # получаем контекст для рисования боксов топор = pyplot.gca () # построить каждую коробку для результата в result_list: # получить координаты x, y, ширина, высота = результат [‘box’] # создаем форму rect = Прямоугольник ((x, y), ширина, высота, заливка = False, цвет = ‘красный’) # рисуем коробку ax.add_patch (прямоугольник) # показать сюжет pyplot.show () filename = ‘test1.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении лица = детектор.detect_faces (пиксели) # отображать лица на исходном изображении draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

140002

000

# обнаружение лиц с помощью mtcnn на фотографии

из matplotlib import pyplot

из matplotlib.патчи import Rectangle

from mtcnn.mtcnn import MTCNN

# рисуем изображение с обнаруженными объектами

def draw_image_with_boxes (filename, result_list):

# загружаем изображение

data = pyplot 9.imread (filename) # построить изображение

pyplot.imshow (data)

# получить контекст для рисования блоков

ax = pyplot.gca ()

# построить каждый блок

для результата в result_list:

# получить координаты

x, y, width, height = result [‘box’]

# создать форму

rect = Rectangle ((x, y), width, height, fill = False, color = ‘red’)

# draw ящик

топор.add_patch (rect)

# показать график

pyplot.show ()

filename = ‘test1.jpg’

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread (filename)

# создать детектор, с использованием веса по умолчанию

детектор = MTCNN ()

# обнаружение лиц на изображении

лиц = детектор.detect_faces (пикселей)

# отображение лиц на исходном изображении

draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

При выполнении примера фотография строится, а затем рисуется ограничивающая рамка для каждого из обнаруженных лиц.

Мы видим, что оба лица были определены правильно.

Фотография студентов колледжа с ограничительными рамками, нарисованными для каждого обнаруженного лица с использованием MTCNN

Мы можем нарисовать круг с помощью класса Circle для глаз, носа и рта; например

# рисуем точки для ключа значение в результате [‘ключевые точки’]. items (): # создать и нарисовать точку точка = Круг (значение, радиус = 2, цвет = ‘красный’) ax.add_patch (точка)

# нарисуйте точки

для ключа, значения в результате [‘keypoints’].items ():

# создать и нарисовать точку

dot = Circle (value, radius = 2, color = ‘red’)

ax.add_patch (dot)

Полный пример этого дополнения к функции draw_image_with_boxes () приведен ниже.

# обнаружение лиц с mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.patches import Rectangle из matplotlib.patches import Circle от mtcnn.mtcnn import MTCNN # рисуем изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (имя файла, список результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # построить изображение pyplot.imshow (данные) # получаем контекст для рисования боксов топор = pyplot.gca () # построить каждую коробку для результата в result_list: # получить координаты x, y, ширина, высота = результат [‘box’] # создаем форму rect = Прямоугольник ((x, y), ширина, высота, заливка = False, цвет = ‘красный’) # рисуем коробку топор.add_patch (прямоугольник) # рисуем точки для ключа значение в результате [‘ключевые точки’]. items (): # создать и нарисовать точку точка = Круг (значение, радиус = 2, цвет = ‘красный’) ax.add_patch (точка) # показать сюжет pyplot.show () filename = ‘test1.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении Faces = Detect.detect_faces (пиксели) # отображать лица на исходном изображении draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

140002

000

000 34

# обнаружение лиц с помощью mtcnn на фотографии

из matplotlib import pyplot

из matplotlib.патчи импортировать Rectangle

из matplotlib.patches import Circle

from mtcnn.mtcnn import MTCNN

# рисовать изображение с обнаруженными объектами

def draw_image_with_boxes (filename, result_list):

# загружать данные изображения pyplot.imread (filename)

# построить изображение

pyplot.imshow (data)

# получить контекст для рисования ящиков

ax = pyplot.gca ()

# построить каждую ячейку

для результата в result_list :

# получить координаты

x, y, width, height = result [‘box’]

# создать форму

rect = Rectangle ((x, y), width, height, fill = False, color = ‘красный’)

# рисуем коробку

топор.add_patch (rect)

# рисовать точки

для ключа, значения в результате [‘keypoints’]. items ():

# создавать и рисовать точку

dot = Circle (value, radius = 2, color = ‘ red ‘)

ax.add_patch (dot)

# показать график

pyplot.show ()

filename =’ test1.jpg ‘

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread ( имя файла)

# создать детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN ()

# обнаружить лица на изображении

лиц = детектор.detect_faces (пикселей)

# отобразить лица на исходном изображении

draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

В этом примере фотография снова отображается с ограничивающими рамками и ключевыми точками лица.

Мы видим, что глаза, нос и рот хорошо распознаются на каждом лице, хотя рот на правом лице может быть лучше обнаружен, точки выглядят немного ниже, чем уголки рта.

Фотография студентов колледжа с ограничивающими рамками и ключевыми точками на лице, нарисованными для каждого обнаруженного лица с использованием MTCNN

Теперь мы можем попробовать функцию распознавания лиц на фотографии команды по плаванию, например.грамм. изображение test2.jpg.

Запустив этот пример, мы видим, что все тринадцать лиц были правильно обнаружены и что похоже, что все ключевые точки лица также верны.

Фотография команды по плаванию с ограничивающими рамками и ключевыми точками на лице, нарисованными для каждого обнаруженного лица с использованием MTCNN

Мы можем извлечь обнаруженные лица и передать их в качестве входных данных в другую систему.

Это может быть достигнуто путем извлечения данных пикселей непосредственно из фотографии; например:

# получить координаты x1, y1, ширина, высота = результат [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлечь лицо лицо = данные [y1: y2, x1: x2]

# получить координаты

x1, y1, width, height = result [‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

# извлечь лицо

face = data [y1: y2, x1 : x2]

Мы можем продемонстрировать это, выделив каждое лицо и построив их как отдельные подзаголовки.Вы можете легко сохранить их в файл. draw_faces () ниже извлекает и отображает каждое обнаруженное лицо на фотографии.

# рисуем каждое лицо отдельно def draw_faces (имя_файла, список_результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # рисуем каждое лицо как подзаговор для i в диапазоне (len (result_list)): # получить координаты x1, y1, ширина, высота = список_результатов [i] [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # определить подзаговор пиплот.подзаговор (1, len (список_результатов), i + 1) pyplot.axis (‘выключено’) # сюжетное лицо pyplot.imshow (данные [y1: y2, x1: x2]) # показать сюжет pyplot.show ()

# рисовать каждую грань отдельно

def draw_faces (filename, result_list):

# загружать изображение

data = pyplot.imread (filename)

# строить каждую грань как подзаголовок

for i in range (len (result_list)):

# получить координаты

x1, y1, width, height = result_list [i] [‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

# определить подзаголовок

pyplot .subplot (1, len (result_list), i + 1)

pyplot.axis (‘off’)

# plot face

pyplot.imshow (data [y1: y2, x1: x2])

# показать участок

pyplot.show ()

Полный пример, демонстрирующий эту функцию для фотографии команды по плаванию, приведен ниже.

# извлечь и нанести каждое обнаруженное лицо на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.patches import Rectangle из матплотлиб.патчи импорт Circle из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN # рисуем каждое лицо отдельно def draw_faces (имя_файла, список_результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # рисуем каждое лицо как подзаговор для i в диапазоне (len (result_list)): # получить координаты x1, y1, ширина, высота = список_результатов [i] [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # определить подзаговор pyplot.subplot (1, len (список_результатов), я + 1) pyplot.axis (‘выключено’) # сюжетное лицо пиплот.imshow (данные [y1: y2, x1: x2]) # показать сюжет pyplot.show () filename = ‘test2.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении Faces = Detect.detect_faces (пиксели) # отображать лица на исходном изображении draw_faces (имя файла, лица)

140002

# извлечь и построить каждое обнаруженное лицо на фотографии

из matplotlib import pyplot

из matplotlib.patches import Rectangle

from matplotlib.patches import Circle

from mtcnn.mtcnn import MTCNN

# отрисовываем каждую грань отдельно

def draw_faces (filename, result_list):

# загружаем изображение

data. imread (filename)

# построить каждую грань как подзаговор

для i in range (len (result_list)):

# получить координаты

x1, y1, width, height = result_list [i] [‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

# определить подзаголовок

pyplot.subplot (1, len (result_list), i + 1)

pyplot.axis (‘off’)

# plot face

pyplot.imshow (data [y1: y2, x1: x2])

# показать plot

pyplot.show ()

filename = ‘test2.jpg’

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread (filename)

# создать детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN ()

# обнаружение лиц на изображении

Faces = Detect_faces (пикселей)

# отображение лиц на исходном изображении

draw_faces (имя файла, лица)

При выполнении примера создается график, который показывает каждое отдельное лицо, обнаруженное на фотографии команды по плаванию.

Изображение каждого отдельного лица, обнаруженного на фотографии группы по плаванию

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Документы

Книги

API

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы узнали, как выполнять обнаружение лиц в Python, используя классические модели и модели глубокого обучения.

В частности, вы выучили:

Распознавание лиц — это проблема компьютерного зрения для идентификации и локализации лиц на изображениях.
Распознавание лиц может быть выполнено с использованием классического каскадного классификатора на основе функций с использованием библиотеки OpenCV.
Современное распознавание лиц может быть достигнуто с помощью многозадачной каскадной CNN через библиотеку MTCNN.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для Vision сегодня!

Развивайте собственные модели видения за считанные минуты

…с всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Глубокое обучение для компьютерного зрения

Он предоставляет самоучителей по таким темам, как:
классификация , обнаружение объектов (yolo и rcnn) , распознавание лиц (vggface и facenet) , подготовка данных и многое другое …

Наконец-то привнесите глубокое обучение в проекты вашего видения

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Обнаружение лиц по изображениям и видео с использованием Python

Введение

Процесс обнаружения лиц играет важную роль в процессе автоматизации и машинного обучения. Концепция распознавания лиц требует некоторого процесса для подготовки вашей системы к этому процессу. Здесь я использую язык программирования Python для обнаружения лиц на изображениях и видео. Требуется установка дополнительных пакетов, таких как OpenCV.OpenCV означает компьютерное зрение с открытым исходным кодом. Чтобы узнать больше об OpenCV и его установке, прочтите мою статью об установке OpenCV в python, нажав здесь. Это поможет вам установить OpenCV на ваш компьютер. В этой статье мы обсудим определение лиц на изображениях и видео с помощью программирования на Python.

Обнаружение лиц

Обнаружение лиц — это процесс машинного обучения. Чтобы применить это, нам понадобятся несколько обученных наборов данных и файлы библиотеки для этого процесса.Для этого процесса я использую предварительно обученные наборы данных для процесса обнаружения лиц с использованием OpenCV для этого процесса. Используемый файл должен быть сохранен как файл RAW в том же каталоге, где существует ваша программа Python для обнаружения лиц. Я предоставляю нижеприведенный файл для вашего использования. После этого при кодировании вам необходимо импортировать OpenCV и указать имя файла в вашей программе.

Программа Python для обнаружения лиц на изображениях

Для определения лиц на изображениях необходимо убедиться, что это изображение должно быть четким и находится в том же каталоге, где существует файл python.Затем вы можете использовать приведенный ниже исходный код для дальнейшего использования.

импортное CV2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’)
img = cv2.imread (‘test.jpg’)
серый = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
лиц = face_cascade.detectMultiScale (серый, 1.1, 4)
для (x, y, w, h) в лицах:
cv2.rectangle (img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow (‘изображение’, img)
cv2.waitKey ()

Программа Python для обнаружения лица из видео

Чтобы обнаружить лицо на видео в реальном времени, я использую свою веб-камеру для обнаружения.Вы также можете использовать существующее видео для обнаружения лиц. Убедитесь, что существующий видеофайл доступен в том же каталоге, где доступна программа.

Код для определения лица из живого видео:

импортное CV2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’)
cap = cv2.VideoCapture (0)
в то время как Истина:
_, img = cap.read ()
серый = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
лиц = face_cascade.detectMultiScale (серый, 1.1, 4)
для (x, y, w, h) в лицах:
cv2.прямоугольник (img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow (‘Видео’, img)
k = cv2.waitKey (30) & 0xff
, если k == 27:
перерыв
кап. Выпуск ()

Код для определения лица из существующего видео:

импортное CV2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’)
cap = cv2.VideoCapture (‘test.mp4’)
в то время как Истина:
_, img = cap.read ()
серый = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
лиц = face_cascade.detectMultiScale (серый, 1.1, 4)
для (x, y, w, h) в лицах:
cv2.rectangle (img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow (‘Видео’, img)
k = cv2.waitKey (30) & 0xff
, если k == 27:
перерыв
кап.релиз ()

Приложения обнаружения лиц

Эта система распознавания лиц может использоваться для многих целей. В системах автоматизации он используется для обнаружения лица и сопоставления с ним для проверки. Компании, производящие мобильные телефоны, используют его для распознавания лиц с помощью своей камеры, чтобы сделать автофокусировку на людях, которые делают снимки. Это помогает внимательно изучить людей, которые входят в определенную зону. Это также может помочь полиции и сотрудникам уголовного розыска обнаруживать лица преступников.

Заключение

Эта система помогает распознавать лица разных людей. Вы можете добавить концепцию машинного обучения и обучить данные распознаванию лиц. Я добавил для вас файлы ниже. Не стесняйтесь использовать его для любых будущих проектов.

распознавания лиц с использованием OpenCV с каскадными классификаторами Хаара | Винсент Табора

Обнаружение лиц — одно из основных приложений, используемых в технологии распознавания лиц.У Facebook, Amazon, Google и других технологических компаний есть разные его реализации. Прежде чем они смогут распознать лицо, их программное обеспечение должно сначала его обнаружить. Amazon разработала систему обнаружения и распознавания лиц в реальном времени с помощью камер. Facebook использует его в основном на фотографиях, которые загружают их пользователи, чтобы предлагать отметить друзей.

Требования

Любая операционная система, которая будет поддерживать OpenCV и Python ( Windows, Linux, MacOS )
Python
OpenCV-Python
9000 Data3 Haar i3 или более мощный базовый процессор (ЦП) / 2.1 ГГц или выше
Фотоизображения для тестирования

Я использовал ноутбук Sony VAIO 2010 года с процессором i3 2,1 ГГц с 8 ГБ памяти под управлением Windows 7 Professional с установленным минимум Service Pack 1. Я использовал Python 2.7.14 и OpenCV 3.4.3, установленные в моей системе. Файл данных Haar Cascades вместе с кодом будет предоставлен по моей ссылке на GitHub.

Топ-4 самых популярных статей по ИИ:

1. Лучшие веб-сайты, которые программист должен посетить в 2018 году @code_wonders
2.Основы нейронной сети
3. ИИ, машинное обучение и глубокое обучение за 5 минут
4. Шесть подписок на ИИ, чтобы держать вас в курсе

В этом проекте я применил распознавание лиц к некоторым фотографиям, которые я сделал с помощью OpenCV. Python. OpenCV — это программная библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам получать доступ к процедурам в API (Application Programming Interface), используемым для приложений компьютерного зрения. Версия, которую я использовал, была разработана для Python под названием OpenCV-Python.

Для установки убедитесь, что у вас установлен PIP (индекс пакета Python) с Python и запускается из командной строки (командная строка Windows или терминал Linux / MacOS):

pip install opencv-python

Это установит основные модули в вашей системе для использования с OpenCV.

Идентификация лиц позволяет приложениям отмечать друзей или даже предлагать это вам с помощью функции распознавания лиц (Источник Facebook) (Фото предоставлено Vicente Tabora Photography).

Что такое «Распознавание лиц»?

Обнаружение лиц — это тип приложений, относящихся к технологии «компьютерного зрения».Это процесс, в ходе которого разрабатываются и обучаются алгоритмы для правильного обнаружения лиц или объектов (в системе обнаружения объектов) на изображениях. Это может быть в реальном времени с видеокамеры или по фотографиям. Примером использования этой технологии являются системы безопасности аэропортов. Чтобы распознать лицо, программное обеспечение камеры должно сначала обнаружить его и идентифицировать особенности, прежде чем производить идентификацию. Точно так же, когда Facebook предлагает теги для идентификации людей на фотографиях, он должен сначала найти лицо.В приложениях для социальных сетей, таких как Snapchat, обнаружение лиц требуется для дополнения реальности, что позволяет пользователям виртуально носить маски для лица собак, используя причудливые фильтры. Еще одно применение функции распознавания лиц — идентификация лица на смартфоне.

В этом проекте я реализовал систему определения лиц на цифровых изображениях. Они только в формате JPEG. Прежде чем мы продолжим, мы должны различать распознавание лиц и обнаружение лиц. Это не одно и то же, но одно зависит от другого. В этом случае для распознавания лиц требуется обнаружение лиц, чтобы выполнить идентификацию для «распознавания» лица.Я коснусь только обнаружения лиц.

Обнаружение лиц использует классификаторов , которые представляют собой алгоритмы, определяющие, что является лицом (1) или не лицом (0) на изображении. Классификаторы обучены обнаруживать лица по тысячам и миллионам изображений, чтобы добиться большей точности. OpenCV использует два типа классификаторов: LBP (локальный двоичный шаблон) и каскады Хаара. Я буду использовать последний классификатор.

Общие сведения о каскадах Хаара

Каскад Хаара основан на «вейвлетах Хаара», которые Википедия определяет как:

Последовательность масштабированных функций «квадратной формы», которые вместе образуют семейство или основу вейвлетов.

Он основан на технике вейвлета Хаара для анализа пикселей изображения на квадраты по функциям. При этом используются методы машинного обучения для получения высокой степени точности из так называемых «обучающих данных». При этом используются концепции «целостного изображения» для вычисления обнаруженных «особенностей». Haar Cascades использует алгоритм обучения Adaboost , который выбирает небольшое количество важных функций из большого набора, чтобы дать эффективный результат классификаторам.

Это краткая иллюстрация функции извлечения функций и разницы между распознаванием лиц и распознаванием лиц.Обнаружение лиц — это поиск, а распознавание лиц — идентификация.

Извлечение признаков

Как я упоминал ранее, Каскады Хаара используют методы машинного обучения, при которых функция обучается на основе большого количества положительных и отрицательных изображений. Этот процесс в алгоритме — извлечение признаков.

При извлечении признаков алгоритм использует обучающие данные, чтобы наилучшим образом идентифицировать особенности, которые он может рассматривать как лицо.

Данные обучения, используемые в этом проекте, представляют собой XML-файл с именем:

haarcascade_frontalface_default.xml

Запуск OpenCV

Для этого проекта я подготовил каталог, в который я скопировал все необходимые файлы. Вам нужно будет поместить в этот каталог следующее:

face_detection.py (имя, которое я дал программе Python, содержащей код. Это имя можно изменить.)
haarcascade_frontalface_default.xml (данные обучения Haar Cascade)
фотографии

Я использовал свои собственные фотографии для тестирования, но они предназначены только для целей тестирования (все авторские права на эти фотографии принадлежат мне).Фотографии были либо сделаны на публичном мероприятии, либо из моего фото-портфолио. Для единообразия тестирования я выбрал разрешение изображения 500 x 331 пикселей в формате JPEG для каждой тестируемой фотографии. Мне не нужно тестировать файлы с большим разрешением для этого проекта, но OpenCV также можно использовать для этого.

У меня всего 9 изображений для 7 тестов. 7 изображений с человеческими лицами и 2 изображения с нечеловеческими лицами, чтобы сделать вещи более интересными. Цель теста — проверить точность распознавания лиц с использованием различных образцов.Мы стремимся получить более высокую точность для более конкретного типа изображения, на котором расположение лица хорошо различимо и идеально. Вместо этого я использую различные изображения, где лицо не всегда находится в мертвой точке, или те, где есть группа людей (более одного лица на изображении). Я также хочу узнать, есть ли в алгоритме какие-либо предубеждения, когда речь идет о нечеловеческих лицах, поэтому я использовал фотографию обезьяны и кошку (отличный повод для просмотра фотографий кошек).

Мы собираемся использовать модуль detectMultiscale из OpenCV.Это создает прямоугольник с координатами (x, y, w, h) вокруг лица, обнаруженного на изображении. Он содержит наиболее важные параметры кода.

scaleFactor: Значение указывает, насколько размер изображения уменьшается при каждом масштабе изображения. При меньшем значении используется меньший шаг для уменьшения масштаба. Это позволяет алгоритму определять лицо. Он имеет значение x.y, где x и y — произвольные значения, которые вы можете установить.

minNeighbors: Этот параметр указывает, сколько «соседей» должен иметь каждый прямоугольник-кандидат.Более высокое значение приводит к меньшему количеству обнаружений, но позволяет обнаруживать более высокое качество изображения. Вы можете использовать значение X, указывающее конечное число.

minSize: Минимальный размер объекта. По умолчанию это (30,30). Чем меньше размер лица на изображении, тем лучше уменьшить значение minSize.

Чтобы запустить OpenCV, просто убедитесь, что вы выполняете его из командной строки в рабочем каталоге, куда вы сбросили все свои файлы. Ваш компьютер может не обрабатывать код так быстро, как более новая конфигурация, если вы используете процессор x86 старого поколения.У меня был мобильный процессор Intel i3 (Arrandale), который имеет приличную производительность, но процессор с более высокой тактовой частотой, безусловно, превзойдет его. В командной строке введите следующую команду:

При обнаружении лица вокруг лица будет создан зеленый прямоугольник. Также появится всплывающее окно программы просмотра, чтобы показать результаты.

Результаты

Тест №1. Single Face
Я использовал две фотографии с одним лицом. Однако на одной фотографии у меня есть объект в очках.Я хотел проверить, смогу ли я распознать лицо, даже если лицо было закрыто объектом (тенями).

Параметры:

scaleFactor = 1.4,
minNeighbors = 1,
minSize = (30, 30),

Типичный портрет с выстрелом в голову Человек в очках на глазах

Оба лица были успешно обнаружены.

Тест №2. Два лица
Далее фото с двумя лицами с разными выражениями лица. Когда на изображении больше лиц, необходимо внести определенные коррективы.Поскольку лица в кадре меньше, я изменил значения minSize до тех пор, пока не смог правильно определить лица. Даже с ухмылкой лица одного из испытуемых, показывающим язык, лица были изолированы и обнаружены. Алгоритм по-прежнему может обнаруживать нейтральные лица или лица с эмоциями.

Параметры:

scaleFactor = 1.4,
minNeighbors = 1,
minSize = (10,10),

Два лица с разными выражениями

Test # 3. Три лица
Когда у вас более трех лиц, все становится сложнее.Теперь требуется установить для параметров значение, позволяющее правильно идентифицировать лицо. На этой фотографии все объекты выстроены в кадре, поэтому было бы намного проще найти и распознать лица.

Параметры:

scaleFactor = 1.5,
minNeighbours = 2,
minSize = (30, 30),

Групповое фото из 3 человек

Test # 4. Four Faces
На следующем фото группа из 4 человек. Теперь алгоритм должен обнаруживать 4 лица. Казалось бы, я бы получил результат, аналогичный тесту № 3, но все было не так.Вместо этого мы видим наложение 3 лиц, но все 4 лица были обнаружены. Я предполагаю, что перекрытие большого прямоугольника определило, что 3 лица по какой-то причине выглядят как 1 большое лицо. Два внешних лица могли быть обнаружены как глаза, в то время как лицо посередине было носом, и тогда можно было сделать вывод, что рот был областью внизу, где были расположены руки.

Параметры:

scaleFactor = 1.3,
minNeighbors = 2,
minSize = (30, 30),

Обнаружено 4 лица, но с перекрытием.

Это был не лучший пример распознавания лиц, но это может случиться и на других фотографиях может привести к ложным срабатываниям. Я больше не занимался этим, но уверен, что это еще можно улучшить.

Тест №5. Five Faces
На следующем фото у нас гораздо большая группа из 5 человек. Это объединяет элементы предыдущих тестов с большим количеством лиц для обнаружения. На фото люди в очках, лица с выражениями и групповая поза. Поскольку большие группы означают меньшие лица для обнаружения, я скорректировал значение minSize на (20,20).

Параметры:

scaleFactor = 1.6,
minNeighbors = 2,
minSize = (20,20),

Все 5 лиц были обнаружены на этой фотографии

Все 5 лиц были обнаружены на фотографии. Кажется, что чем ближе лица находятся на одной линии, тем выше точность обнаружения.

Тест №6. Восемь лиц
Это самая большая групповая фотография на данный момент. У нас на фото 8 распознаваемых лиц. Когда я запустил тест, было обнаружено только 7 из 8 лиц. Кажется очевидным, почему 1 лицо не было обнаружено.Как вы можете видеть на фотографии, лицо, которое не было обнаружено, также не было полностью обнажено. Алгоритм не смог правильно идентифицировать лицо, потому что на фотографии руки человека частично закрывали лицо. Мне пришлось снова установить minSize на самое низкое значение (1,1), поскольку у нас гораздо большая группа, чем раньше, и грани также намного меньше. Я понял, что minNeighbors, установленный на 5, может показаться неточным, но на самом деле это помогло с качеством изображения, используя коэффициент масштабирования 1,1 для обнаружения как минимум 7 лиц.На самом деле я уменьшаю изображение на 10%, но сохраняю качество изображения выше, что позволяет алгоритму более точно определять лица.

Параметры:

scaleFactor = 1.1,
minNeighbors = 5,
minSize = (1, 1),

Были обнаружены только 7 из 8 лиц

Кажется, что один из способов предотвратить обнаружение лиц — это скрыть лицо каким-то образом где алгоритм не может собрать все особенности, чтобы определить местонахождение лица.

Тест №7. Нечеловеческие лица
Первое нечеловеческое лицо, которое я тестировал, было взято с фотографии кошки.Теперь я попытался использовать различные параметры, но алгоритм не смог определить лицо, используя введенные мной значения. Возможно, в параметре, который я не использовал, есть комбинация значений, которая могла бы обнаружить лицо, но пока я оставляю это как неудачное. Черты были для глаз и рта, но я предполагаю, что это не так легко обнаружить как лицо, потому что обучающие данные из классификатора каскадов Хаара могут не содержать достаточно информации. В конце концов, это были в основном человеческие лица.

«Эль-Гато» лиц не обнаружено.

А теперь самое интересное. Я проверил морду обезьяны и обнаружил.

Параметры:

scaleFactor = 1.1,
minNeighbours = 1,
minSize = (30, 30),

Это фотография макаки, поедающей краба (Фото: JEAN-FRANÇOIS CHÉNIER ON FLICKR)

Поскольку обезьяна — это член семейства приматов, к которому принадлежат люди, сходство может быть причиной того, что это будет более точно обнаружено. Конечно, можно провести больше тестов с нечеловеческими лицами, чтобы увидеть, как это соотносится с данными обучения.Более подходящий способ распознавать морды животных — использовать классификатор, обученный по фотографиям животных.

Заключительные замечания

Результаты не приводят к закрытому заключению. Код не обнаруживает лица автоматически, поскольку значения, используемые для параметров, должны быть установлены пользователем. Не все получат согласованные результаты, все они будут зависеть от значений параметров, установленных для scaleFactor, minNeighbors и minSize. Нет точного значения для определения количества лиц. Пользователь должен будет использовать произвольные значения, чтобы придумать распознавание лиц.Код может обнаруживать лица, но все равно требует проверки от пользователя. Следовательно, это не полностью интеллектуальная система, поскольку она требует взаимодействия со стороны пользователя.

Для доступа к полному коду:
https://github.com/Play3rZer0/FaceDetection.git

Дополнительная литература:

Пол Виола и Майкл Джонс
«Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций. ”

Обнаружение лиц в Python с помощью веб-камеры — Real Python

Это руководство является продолжением Распознавание лиц в Python , поэтому убедитесь, что вы прочитали этот первый пост.

Как упоминалось в первом сообщении, довольно легко перейти от обнаружения лиц на изображениях к обнаружению их на видео с помощью веб-камеры — это именно то, о чем мы подробно расскажем в этом сообщении.

Прежде чем задавать какие-либо вопросы в комментариях:
Не пропускайте сообщение в блоге и не пытайтесь запустить код. Вы должны понимать, что делает код, не только для его правильной работы, но и для устранения неполадок.
Обязательно используйте OpenCV v2.
Для правильной работы этого скрипта вам понадобится рабочая веб-камера.
Просмотрите другие комментарии / вопросы, так как ваши вопросы, вероятно, уже были рассмотрены.
Спасибо.

Предварительные требования

OpenCV установлен (подробности см. В предыдущем сообщении в блоге)
Работающая веб-камера

Код

Давайте сразу погрузимся в код, взятый из этого репозитория.

  импортное CV2
import sys

cascPath = sys.argv [1]
faceCascade = cv2.CascadeClassifier (cascPath)

video_capture = cv2.VideoCapture (0)

в то время как True:
    # Захватить покадрово
    ret, frame = video_capture.read ()

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

    Faces = faceCascade.detectMultiScale (
        серый,
        scaleFactor = 1.1,
        minNeighbors = 5,
        minSize = (30, 30),
        flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )

    # Нарисуйте прямоугольник вокруг лиц
    для (x, y, w, h) в гранях:
        cv2.rectangle (рамка, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # Отобразить получившийся фрейм
    cv2.imshow ('Видео', кадр)

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

# Когда все будет сделано, отпустите захват
video_capture.release ()
cv2.destroyAllWindows ()

А теперь давайте разберемся…

  импортное CV2
import sys

cascPath = sys.argv [1]
faceCascade = cv2.CascadeClassifier (cascPath)

Это должно быть вам знакомо. Мы создаем каскад лиц, как в примере с изображением.

  video_capture = cv2.VideoCapture (0)

Эта строка устанавливает источник видео для веб-камеры по умолчанию, которую OpenCV может легко захватить.

ПРИМЕЧАНИЕ : Вы также можете указать здесь имя файла, и Python будет читать видеофайл. Однако для этого вам необходимо установить ffmpeg, поскольку сам OpenCV не может декодировать сжатое видео. Ffmpeg действует как интерфейс для OpenCV, и, в идеале, он должен быть скомпилирован непосредственно в OpenCV. Сделать это непросто, особенно в Windows.

  пока True:
    # Захватить покадрово
    ret, frame = video_capture.read ()

Здесь мы снимаем видео.Функция read () считывает один кадр из видеоисточника, которым в этом примере является веб-камера. Это возвращает:

Фактическое считывание 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.

  # Покадровая съемка
    ret, кадр = video_capture.читать()

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

    Faces = faceCascade.detectMultiScale (
        серый,
        scaleFactor = 1.1,
        minNeighbors = 5,
        minSize = (30, 30),
        flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )

    # Нарисуйте прямоугольник вокруг лиц
    для (x, y, w, h) в гранях:
        cv2.rectangle (рамка, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # Отобразить получившийся фрейм
    cv2.imshow ('Видео', кадр)

Опять же, этот код должен быть вам знаком. Мы просто ищем лицо в нашем захваченном кадре.

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

Ждем нажатия клавиши «q». Если это так, мы выходим из скрипта.

  # Когда все будет сделано, снимаем захват
video_capture.release ()
cv2.destroyAllWindows ()

Здесь мы просто убираемся.

Тест!

Итак, это я с водительскими правами в руке. И вы можете видеть, что алгоритм отслеживает как настоящего меня, так и меня на фотографии.Обратите внимание, что когда я двигаюсь медленно, алгоритм может не отставать. Однако, когда я подношу руку к лицу немного быстрее, он сбивается с толку и принимает мое запястье за лицо.

Как я уже говорил в предыдущем посте, алгоритмы на основе машинного обучения редко бывают точными на 100%. Мы еще не достигли той стадии, когда Робокоп на своем мотоцикле со скоростью 100 миль в час может отслеживать преступников с помощью низкокачественных камер видеонаблюдения… пока.

Код ищет лицо кадр за кадром, поэтому потребуется изрядная вычислительная мощность.Например, на моем ноутбуке пятилетней давности он занимал почти 90% ЦП.

Следующие шаги

Итак, вы знаете, как определять лица. Но что, если вы хотите обнаружить собственный объект, например машину, телевизор или любимую игрушку?

OpenCV позволяет создавать собственные каскады, но этот процесс плохо документирован. Вот сообщение в блоге, в котором показано, как обучить собственный каскад обнаружению банана.

Если вы хотите сделать еще один шаг вперед и распознавать отдельные лица — возможно, обнаруживать и узнавать свое лицо среди множества незнакомцев — задача на удивление трудная.В основном это связано с большим объемом предварительной обработки изображений. Но если вы готовы справиться с этой задачей, это возможно с помощью описанных здесь алгоритмов машинного обучения.

Хотите узнать больше?

Это будет рассмотрено более подробно, а также ряд тем по вычислительной науке и машинному обучению, а также многое другое в моем предстоящем курсе. Курс основан на очень успешном Kickstarter.

Kickstarter закончился, но вы все еще можете заказать курс на Python для инженеров.Посетите, чтобы узнать больше.

Кроме того, размещайте ссылки на свои видео ниже, чтобы получить от меня прямые отзывы. Прокомментируйте, если у вас есть вопросы.

Да, и в следующий раз мы займемся обнаружением движения. Будьте на связи!

Обнаружение локализации радужной оболочки на изображениях лиц с помощью каскадного кругового преобразования Хаара

NOOR, H.A.M. и IBRAHIM, R. (2008) Схема измерения уровня усталости человека с использованием 2 факторов (моргание век и зевание ртом). В: Материалы Международной конференции по компьютерной и коммуникационной технике, Куала-Лумпур, май 2008 г.Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

JESORSKY, O., KIRCHBERG, K.J., and FRISCHHOLZ, R.W. (2001) Надежное обнаружение лиц с использованием расстояния Хаусдорфа. В: БИГУН, Дж. И СМЕРАЛДИ, Ф. (ред.) Биометрическая аутентификация человека на основе аудио и видео. AVBPA 2001. Конспект лекций по информатике, Vol. 2091. Берлин, Гейдельберг: Springer, стр. 90-95.

РАНИ, С., БАНСАЛ, Д., и КАУР, Б. (2014) Обнаружение ребер с использованием математических морфологических операторов.Открытые транзакции по обработке информации, 1 (1), стр. 17-26.

SINGH, A., SINGH, M., and SINGH, B. (2016) Обнаружение лиц и выделение глаз с использованием обнаружения края Собеля и морфологических операций. В: Материалы конференции по достижениям в обработке сигналов, Пуна, июнь 2016 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

НАСИРИ, Дж. А., ХАНЧИ, С., и ПУРРЕЗА, Х. Р. (2008) Алгоритм обнаружения глаз на цветных изображениях лица. В: Материалы 2-й Азиатской международной конференции по моделированию и имитационному моделированию, Куала-Лумпур, май 2008 г.Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

ФИТРИЯНИ, Н.Л., ЯНГ, К.К., и СЯФРУДИН, М. (2016) Система определения состояния глаз в реальном времени с использованием каскадного классификатора Хаара и кругового преобразования Хафа. В: Материалы 5-й Глобальной конференции по бытовой электронике, Киото, октябрь 2016 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

ПАРК, К., ПАРК, К. и ЛУНА, Ю.С. (2010) Обнаружение глаз с использованием фильтра глаза и минимизация ошибки реконструкции на основе NMF в изображении лица.Electronics Letters, 46 (2), стр. 130-132.

ВИОЛА П. и ДЖОНС М. (2001) Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций. В: Материалы конференции компьютерного общества IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, Кауаи, Гавайи, декабрь 2001 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

ШАФИ, М. и ЧАНГ, П.В. (2008) Извлечение глаз из изображений лиц с использованием плотности краев. В: Материалы 7-й Международной конференции по кибернетическим интеллектуальным системам, Лондон, сентябрь 2008 г.Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

SOMASUNDARAM, K., VIJAYALAKSHMI, S., and GANDHIGRAM, D. (2010) Новый метод сегментации гиппокампа, основанный на алгоритме водораздела. В: Материалы 2-й Международной конференции по вычислительным, коммуникационным и сетевым технологиям, Карур, июль 2010 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

BROESCH, J.D. (2008) Цифровая обработка сигналов: мгновенный доступ.Эльзевир.

TIANHUANG, L., JIAN, D., and WANKOU, Y. (2017) Метод многоканальных проекционных функций для распознавания лиц. В: Материалы 32-й ежегодной молодежной академической конференции Китайской ассоциации автоматизации, Хэфэй, май 2017 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

LIENHART, R. и MAYDT, J. (2002) Расширенный набор функций, похожих на шерсть, для быстрого обнаружения объектов. В: Материалы Международной конференции по обработке изображений, Рочестер, Нью-Йорк, сентябрь 2002 г.Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

EL-HELW, A., SHARKAS, M. и ALSABA, E. (2010) Функции Combing Haar и MBLBP для обнаружения лиц с использованием асимметричного усиления с несколькими выходами. В: Материалы 2-й Международной конференции по программным технологиям и инженерии, Сан-Хуан, Пуэрто-Рико, октябрь 2010 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

CHOUDHURY, S., CHATTOPADHYAY, S.P., and HAZRA, T.К. (2017) Обнаружение и подсчет транспортных средств с использованием классификатора на основе признаков хаара. В: Материалы 8-й Ежегодной конференции по промышленной автоматизации и электромеханике, Бангкок, август 2017 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

CHEN, S. и LIU, C. (2015) Обнаружение глаз с использованием дискриминационных функций Хаара и новой эффективной SVM. Image and Vision Computing, 33, стр. 68-77.

УМЕР, С. и ДХАРА, до н. Э. (2015) Быстрая локализация радужной оболочки с использованием инверсионного преобразования и ограниченного кругового преобразования Хафа.В: Материалы 8-й Международной конференции по достижениям в распознавании образов, Калькутта, январь 2015 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

GONZALEZ, R.C., WOODS, R.E., and EDDINS, S.L. (2011) Цифровая обработка изображений с использованием MATLAB. MHE.

GONZALEZ, R.C. and WOODS, R.E. (2002) Цифровая обработка изображений. Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси: Prentice Hall.

ZHAO, Z., ZHANG, Y., And ZHENG, Q. (2019) Алгоритм быстрой локализации глазных центров на основе улучшенного преобразования Хафа.В: Материалы 7-й Международной конференции по биоинформатике и вычислительной биологии, Ханчжоу, март 2019 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

FAWCETT, T. (2006) Введение в анализ ROC. Письма о распознавании образов, 27 (8), стр. 861-874.

ALI, D. и DAS, A. (2019) Распознавание лиц и выделение глаз с использованием Canny Edge Detection и Hough Transform. В: Материалы конференции по развитию парадигмы вычислений, связи и электроники.

YANG, F., DAI, Y., WANG, L., and JIA, Z. (2018) Метод усреднения точек радужной оболочки при отслеживании взгляда студентов. В: Материалы 37-й Китайской конференции по управлению, Ухань, июль 2018 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

ХАЙРОСФАИЗАЛ, W.W.M. и NOR’AINI, A. (2009) Обнаружение глаз на изображениях лиц с использованием кругового преобразования Хафа. В: Материалы 5-го Международного коллоквиума по обработке сигналов и ее применению, Куала-Лумпур, март 2009 г.Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

КАВАГУЧИ, Т., ХИДАКА, Д., и РИЗОН, М. (2005) Обнаружение глаз на человеческих лицах с помощью преобразования Хафа и фильтра разделимости. В: Материалы Международной конференции по обработке изображений, Ванкувер, сентябрь 2000 г. Пискатауэй, Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике.

Распознавание лиц по изображению и видео

Разработка продукта.Читать 5 мин. 26 ноября 2020

В этом сообщении блога мы увидим, как определять лица и глаза на видео и изображениях, используя каскадные классификаторы на основе функций Haar, библиотеку OpenCV с языками программирования C ++ и Python.

Давайте сначала быстро посмотрим, как эти два приложения (распознавание лиц по изображению и видео) выглядят на практике.Затем мы углубляемся в функциональные каскадные классификаторы Haar и код C ++ и Python.

Схема

Приложения: Распознавание лиц по изображению и видео

Распознавание лиц по изображению

В этом первом приложении мы начинаем с загрузки каскадных классификаторов Хаара на основе функций. Затем мы находим прямоугольные области, которые содержат лица, с помощью каскадного классификатора лиц и сохраняем их как фрагменты изображений области интересов.

После этого с помощью каскадного классификатора глаз находим области, содержащие глаза, внутри суб-изображений лица.

Наконец, мы рисуем синие и зеленые прямоугольники вокруг найденных лиц и глаз. Более подробную информацию можно найти в разделе кода, код сильно прокомментирован и в основном удобочитаем.

Распознавание лиц по видео:

Во втором приложении мы используем ту же технику и инструменты с видеофайлом. Логика и код практически одинаковы.

Основное отличие состоит в том, что мы используем кадры из видеофайла вместо изображений. Эти кадры можно рассматривать как изображения.Более подробную информацию можно найти в разделе кода.

Каскадные классификаторы Хаара на основе признаков

Каскадные классификаторы

Хаара — это эффективные методы обнаружения объектов, предложенные Полом Виолой и Майклом Джонсом в их статье «Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций», опубликованной в 2001 году.

Это подход, основанный на машинном обучении, при котором каскадная функция обучается на большом количестве положительных и отрицательных изображений. Затем он используется для обнаружения объектов на других изображениях.

Для тех, кто хочет узнать больше, давайте углубимся немного глубже:

Каждый этап каскада состоит из группы функций, подобных Хаару, выбранных алгоритмом обучения AdaBoost. На первых нескольких этапах классификаторы обучаются отклонять большинство отрицательных подокон, обнаруживая при этом почти всех лицоподобных кандидатов.

Эта архитектура может значительно ускорить процесс обнаружения, поскольку большая часть негативных изображений может быть отброшена на первых двух или трех этапах.Таким образом, большая часть вычислительных усилий сосредоточена на подокнах, похожих на лица.

Эти подокна последовательно оцениваются классификаторами стадии, и результат каждой функции, подобной Хаару, на стадии накапливается. Когда все признаки на этапе вычислены, накопленное значение сравнивается с пороговым значением этапа, чтобы определить, является ли текущее подокно лицом-подобным кандидатом.

Последующий этап активируется только в том случае, если предыдущий этап оказался положительным.Если кандидат проходит все этапы каскада, определяется, что текущее подокно содержит лицо.

Источник

Дополнительная литература по каскадным классификаторам OpenCV Haar на основе функций:

Код

(C ++ и Python)

В этом разделе мы рассмотрим четыре программы; Обнаружение лиц и глаз по изображениям и видео реализовано как на C ++, так и на Python с той же логикой.