opencv自带人脸识别库都有哪些功能 哪个更好

OpenCV自带的人脸识别库有两个：Haar级联分类器和LBPH。

Haar级联分类器是一种基于机器学习的人脸检测算法，它可以检测图像中的人脸位置，并将其划分为正面、侧面、半侧面等不同角度和姿态的人脸。

LBPH(Local Binary Patterns Histograms)是一种基于图像灰度级的局部纹理特征提取算法，它可以用于人脸识别、目标跟踪等任务。LBPH算法能够在复杂背景下实现高准确度的人脸识别。

哪个更好取决于具体的应用场景和需求。如果需要进行人脸检测，Haar级联分类器比较适合；如果需要进行人脸识别，LBPH则是更好的选择。

相关问题

opencv视频人脸识别

好的，针对这个问题，我可以为您提供一些思路和步骤：

1.首先，需要使用OpenCV库来读取视频文件，并抓取每一帧的图像。

2.然后，使用OpenCV自带的Haar Cascade分类器来识别每一帧中的人脸。Haar Cascade分类器是一种基于特征的分类器，可以通过训练来识别特定的目标。

3.接着，可以使用深度学习模型，如基于卷积神经网络的人脸识别模型，来进行人脸识别和人脸匹配。

4.最后，可以将识别出的人脸标记在视频中，并将结果输出或保存。

需要注意的是，在实现视频人脸识别时，需要考虑到视频的帧率、分辨率等因素，并进行相应的优化和处理，以达到更好的识别效果。

为什么opencv中自带的人脸识别级联分类器的识别效果不好

Opencv自带的人脸识别级联分类器的识别效果在某些情况下可能不太好，可能是因为以下几个原因：

1. 数据集问题：级联分类器的性能取决于所使用的训练数据集的质量和数量。如果训练数据集不够多或者不够多样化，那么分类器的准确率就会受到影响。

2. 参数调整问题：级联分类器有很多参数可以调整，例如缩放因子、邻域大小、检测阈值等等。如果这些参数没有得到合理的调整，那么分类器的性能也会受到影响。

3. 图像质量问题：级联分类器对图像的质量要求比较高，如果输入的图像模糊、噪声较多或者光照不均匀，那么分类器的识别效果也会受到影响。

4. 人脸姿态问题：级联分类器只能识别正面的人脸，如果人脸的姿态发生了变化，例如侧脸、仰头、低头等等，那么分类器的识别效果也会受到影响。

综上所述，Opencv自带的人脸识别级联分类器在某些情况下可能不太好，但是可以通过调整参数、使用更好的数据集、改善图像质量等方法来提高其识别效果。