基于OpenCV的人脸识别系统_open-cv人脸识别置信度

人脸识别技术是计算机视觉领域的重要应用之一，它可以通过对人脸图像的分析和比较，实现对不同人的身份的自动识别。在本文中，我们将使用OpenCV这一流行的计算机视觉库，介绍一个简单的人脸识别系统，并且逐步深入到算法的具体实现方式。

1. 安装与配置OpenCV

首先，我们需要安装OpenCV库，并进行相关的配置工作。这里我们以Python为例，介绍OpenCV的安装和配置方法。

安装OpenCV

我们可以使用pip命令来安装OpenCV库：

pip install opencv-python

配置OpenCV

在编写程序时，我们需要使用OpenCV库提供的函数和类来实现人脸识别的功能。因此，在开始编程之前，我们需要先导入OpenCV库并配置相关环境。

import cv2
 
# 读取图片
img = cv2.imread("test.jpg")
 
# 显示图片
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先导入了OpenCV库，并使用cv2.imread函数读取了一张名为“test.jpg”的图片文件。然后，使用cv2.imshow函数显示该图片，并使用cv2.waitKey()等函数进行其他的配置和操作。

2. 检测人脸

在实现人脸识别功能之前，我们需要先检测出图片中的人脸。这里我们将介绍使用OpenCV库实现人脸检测的方法。

import cv2
 
# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
 
# 读取图片并进行灰度化处理
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
 
# 标记人脸位置
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
 
# 显示结果图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先加载了一个名为“haarcascade_frontalface_default.xml”的人脸检测器，并使用cv2.CascadeClassifier函数创建了一个名为face_cascade的对象。然后，读取了一张名为“test.jpg”的图片文件，并使用cv2.cvtColor函数将其转换为灰度图像。接着，使用face_cascade.detectMultiScale函数检测图片中的人脸，返回人脸所在矩形区域的坐标和宽高信息，并用绿色的矩形框标记出来。最后，使用cv2.imshow函数显示处理后的图片，并使用cv2.waitKey()等函数进行其他的配置和操作。

3. 训练模型

在实现人脸识别功能之前，我们需要先训练一个模型来对人脸进行分类和识别。这里我们将介绍使用OpenCV库实现训练模型的方法。

import cv2
import os
 
# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
 
# 遍历训练数据集中的所有图片
training_data = []
for root, dirs, files in os.walk("training_data"):
    for file in files:
        if file.endswith(".jpg"):
            # 读取图片并进行灰度化处理
            img_path = os.path.join(root, file)
            img = cv2.imread(img_path)
            gray= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            # 检测人脸
            faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
 
            # 将图片和标签添加到训练数据集中
            for (x, y, w, h) in faces:
                face_img = gray[y:y+h, x:x+w]
                training_data.append((face_img, label))

训练模型

face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
faces, labels = [], []
for data in training_data:
    faces.append(data[0])
    labels.append(data[1])
face_recognizer.train(faces, np.array(labels))
 
# 保存模型
face_recognizer.write('face_model.xml')

在上面的代码中，我们首先加载了一个名为“haarcascade_frontalface_default.xml”的人脸检测器，并创建一个空的训练数据集 training_data。然后，使用 os.walk 函数遍历了一个名为“training_data”的文件夹中所有的jpg图片，并使用上一节中介绍的方法将其转换为灰度图像，检测并标记出其中的人脸，并将它们加入到训练数据集中。

接着，我们使用 cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create函数创建了一个基于LBPH算法的人脸识别器对象 face_recognizer，并使用训练数据集 training_data 对其进行训练。最后，使用 face_recognizer.write 函数将训练好的模型保存到一个名为 “face_model.xml”的文件中。

进行人脸识别

import cv2
 
# 加载人脸检测器和人脸识别器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.read('face_model.xml')
 
# 读取测试图片并进行灰度化处理
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
 
# 遍历检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 提取人脸图像并进行识别
    face_img = gray[y:y+h, x:x+w]
    label, confidence = face_recognizer.predict(face_img)
 
    # 标记人脸位置和身份信息
    name = "Unknown"
    if confidence < 50:
        name = "person_" + str(label)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(img, name, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
 
# 显示处理后的图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先加载了一个名为 “haarcascade_frontalface_default.xml”的人脸检测器和训练好的人脸识别器对象 face_recognizer，并使用 cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create 函数从名为 “face_model.xml” 的文件中读取已经训练好的模型。

然后，读取一张名为 “test.jpg” 的测试图片，并使用 cv2.cvtColor 函数将其转换为灰度图像。接着，使用 face_cascade.detectMultiScale 函数检测图片中的人脸，并遍历检测到的每一个人脸。对于每个人脸图像，使用 face_recognizer.predict 函数进行分类和识别，并根据分类结果标记出人脸位置和身份信息。最后，使用 cv2.imshow 函数显示处理后的图片。

4. 进行人脸识别

在训练好模型之后，我们就可以使用它来进行人脸识别了。这里我们将介绍使用 OpenCV 库实现人脸识别的方法。

import cv2
 
# 加载人脸检测器和人脸识别器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.read('face_model.xml')
 
# 读取测试图片并进行灰度化处理
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
 
# 遍历检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 提取人脸图像并进行识别
    face_img = gray[y:y+h, x:x+w]
    label, confidence = face_recognizer.predict(face_img)
 
    # 标记人脸位置和身份信息
    name = "Unknown"
    if confidence < 50:
        name = "person_" + str(label)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(img, name, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
 
# 显示处理后的图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先加载了一个名为 “haarcascade_frontalface_default.xml”的人脸检测器和训练好的人脸识别器对象 face_recognizer，并使用 cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create 函数从名为 “face_model.xml” 的文件中读取已经训练好的模型。

然后，使用 cv2.imread 函数读取一张名为 “test.jpg” 的测试图片，并使用 cv2.cvtColor 函数将其转换为灰度图像。接着，使用 face_cascade.detectMultiScale 函数检测灰度图像中的人脸，并遍历检测到的每一个人脸。对于每个人脸图像，使用 face_recognizer.predict 函数进行分类和识别，并根据分类结果标记出人脸位置和身份信息。如果识别的置信度 confidence 小于 50 ，则将这个人脸的身份设置为 "person_" 加上其对应的标签值 label，否则将身份设置为 "Unknown"。最后，使用 cv2.imshow 函数显示处理后的图片。

其中，函数 cv2.rectangle 用于在图像上画矩形，它需要四个参数：起始坐标 (x, y) 和结束坐标 (x+w, y+h)，以及颜色和线宽。函数 cv2.putText 用于在图像上写文字，它需要七个参数：要写的文本、起始坐标、字体类型、字体大小、颜色和线宽。

总之，以上代码实现了一个基于 LBPH 算法的人脸识别系统，可以对输入的图片进行人脸检测和身份识别，并在图像上进行标记和显示。

本文介绍了如何使用 OpenCV 库实现基于 LBPH 算法的人脸识别系统，包括数据采集、模型训练和人脸识别三个部分。

在数据采集阶段，我们需要先收集一些人脸图像作为训练数据，并对这些图片进行预处理和特征提取，最后将它们保存到一个训练数据集中。

在模型训练阶段，我们需要使用已经准备好的训练数据集来训练一个基于 LBPH 算法的人脸识别器，并将训练好的模型保存到一个文件中以备后续使用。

在人脸识别阶段，我们需要使用训练好的模型对输入的图片进行人脸检测和身份识别，并在图像上进行标记和显示，从而实现一个完整的人脸识别系统。

总之，本文介绍的基于 LBPH 算法的人脸识别系统是一个简单而有效的方法，可以应用于多种场景和应用中。同时，由于 OpenCV 库是免费且开源的，因此它也是一个非常受欢迎和实用的工具库。

最后，记得点个关注哟！

依旧是你们的萧萧吖！！！