cv2. face.LBPHFaceRecognizer.create()
时间: 2024-09-07 14:03:05 浏览: 35
`cv2.face.LBPHFaceRecognizer.create()` 是 OpenCV(计算机视觉库)中的一个函数,用于创建局部二值模式直方图(Local Binary Patterns Histograms, LBPH)人脸识别器。LBPH是一种基于特征的机器学习算法,它将人脸图像转换为一种可以方便分类的表示形式。
这个函数需要传入一些参数,例如训练数据(包含已知的人脸样本和对应的标签)以及可能的一些参数设置,比如迭代次数、邻居数等。通过`create()`方法训练模型后,你可以使用这个模型对新的面部图像进行识别,判断其属于哪个人脸类别。
使用示例:
```python
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 训练阶段
recognizer.train(trainImages, trainLabels)
# 测试阶段
_, label, _ = recognizer.predict(testImage)
```
其中 `trainImages` 和 `trainLabels` 分别是训练图片数组和对应标签,`testImage` 是待识别的测试图片。
相关问题
cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
`cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 是 OpenCV 中用于创建基于 Local Binary Patterns Histograms(LBP-H)算法的人脸识别器对象的函数。LBP-H 算法是一种基于传统计算机视觉技术的非深度学习方法,用于从人脸图像中提取特征并进行分类。
该函数返回一个 `cv2.face_LBPHFaceRecognizer` 对象,可以使用该对象的 `train()` 方法对算法进行训练,使用 `predict()` 方法进行预测。
下面是一个示例:
```
import cv2
# 加载训练数据
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
face_recognizer.read('trainer.yml')
# 检测人脸并提取特征
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
label_id, confidence = face_recognizer.predict(roi_gray)
print('Label ID:', label_id, 'Confidence:', confidence)
```
在上述示例中,首先使用 `cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 函数创建了一个基于 LBP-H 算法的人脸识别器对象,并使用 `read()` 方法加载了预先训练好的模型。然后使用 `CascadeClassifier` 对象 `face_cascade` 检测人脸并提取特征,最后使用 `predict()` 方法对提取的特征进行预测,返回人脸标签的 ID 和置信度。
cv2.face.lbphfacerecognizer_create
cv2.face.lbphfacerecognizer_create是OpenCV中用于创建LBPH人脸识别器的函数。LBPH(Local Binary Patterns Histograms)是一种基于局部二进制模式直方图的人脸识别算法,它可以在不同光照和表情下识别人脸。该函数创建的识别器可以用于训练和识别人脸。
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