vs2019实现人脸检测和识别实验步骤(用到python编译得到csv文件)
时间: 2024-01-30 08:02:09 浏览: 23
实现人脸检测和识别需要使用OpenCV和Python,下面是具体的实验步骤:
1. 安装Python和OpenCV
首先需要安装Python和OpenCV,可以在Python官网下载安装Python,OpenCV可以通过pip安装,执行以下命令:
```
pip install opencv-python
```
2. 下载人脸数据集
可以从GitHub下载一个人脸数据集,例如Haar cascades,下载地址为:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
3. 训练人脸识别模型
使用已有的人脸数据集可以训练一个人脸识别模型,可以使用Python的机器学习库scikit-learn,执行以下命令:
```
pip install scikit-learn
```
4. 人脸检测
使用OpenCV提供的人脸检测功能,可以对图像中的人脸进行检测和定位,执行以下命令:
```
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码会将图像中的人脸用一个矩形框起来。
5. 人脸识别
使用训练好的人脸识别模型可以对检测到的人脸进行识别,执行以下命令:
```
import cv2
import numpy as np
import csv
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('trainer.yml')
with open('labels.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
labels = {int(rows[1]):rows[0] for rows in reader}
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, img = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
id_, conf = recognizer.predict(roi_gray)
if conf>=45 and conf<=85:
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
name = labels[id_]
cv2.putText(img, name, (x,y), font, 1, (255,255,255), 2, cv2.LINE_AA)
cv2.imshow('img',img)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码会从摄像头中获取视频流,检测其中的人脸,并对其进行识别,并在图像中显示识别结果。