opencv hvm的人脸识别代码
时间: 2024-10-22 16:13:40 浏览: 18
sa.rar_OPENCV 代码_opencv人脸识别_人脸识别
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个广泛用于计算机视觉和机器学习应用的库,其中包括一些人脸检测和识别的功能。HVM(Histogram of Oriented Gradients)是一种特征描述符,常用于人脸识别。
在OpenCV中,HOG(Histogram of Oriented Gradients)通常与Haar级联分类器结合使用来进行人脸检测。下面是一个简单的示例代码片段,展示如何使用HOG和级联分类器进行人脸检测:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载预训练的Haar级联分类器文件
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 将图像转换为灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 应用HOG并创建行人级联
hog = cv2.HOGDescriptor()
win_size = (64, 128) # HOG窗口大小
block_size = (16, 16) # 块大小
cell_size = (8, 8) # 细分区域大小
num_bins = 9 # 箱子数
feature_vector_length = hog.compute(gray, win_size, block_size, cell_size, num_bins).shape[0]
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
for (x, y, w, h) in faces:
# 提取HOG特征
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
hist = hog.compute(roi_gray, win_size, block_size, cell_size, num_bins)
# 这里可以进一步对提取的特征进行处理,如机器学习模型的输入
# 显示结果
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Detected Faces', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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