os.path.split算法

os.path.split方法是用于将路径切割成两部分的方法。它以最后一个斜杠作为切割点，将路径分为文件所在的目录和文件名两部分。如果传入的路径以斜杠结尾，那么第二部分将是空字符串。[2] 例如，对于路径"C:/Users/lzjun/workspace/python_scripts/test_path.py"，使用os.path.split方法将返回('C:/Users/lzjun/workspace/python_scripts', 'test_path.py')。[2] 这个方法在拼接文件路径时非常有用，可以通过获取文件所在目录，然后使用os.path.join方法拼接新的文件路径。[1]

相关问题

import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabel(path): facSamples = [] ids = [] imagePaths = [] for f in os.listdir(path): result = os.path.join(path, f) imagePaths.append(result) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: img = cv2.imread(imagePath) PIL_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_numpy = np.array(PIL_img) faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy) id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) for x, y, w, h in faces: facSamples.append(img_numpy[y:y + h, x:x + w]) ids.append(id) return facSamples, ids if __name__ == '__main__': path = 'data' faces, ids = getImageAndLabel(path) recognize = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognize.train(faces, np.array(ids)) recognize.write('trainer/train.yaml')

这段代码是用于人脸识别的，首先定义了一个函数 `getImageAndLabel`，用于读取指定路径下的图片并进行人脸检测，将检测到的人脸保存到一个列表中。然后，在 `if __name__ == '__main__'` 中调用 `getImageAndLabel` 函数，读取数据集中的人脸图像并进行训练，训练结束后将结果保存到文件中。

具体来说，该代码使用 OpenCV 库进行人脸检测，使用 PIL（Python Imaging Library）库读取图像，使用 numpy 库将图像转换为数组。其中，`cv2.CascadeClassifier()` 函数是用于加载人脸检测分类器的，需要指定分类器文件的路径。`cv2.imread()` 函数用于读取图像，`cv2.cvtColor()` 函数用于将图像从 BGR 格式转换为灰度格式。`cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 函数是用于创建人脸识别器的，使用 LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸识别。`recognizer.train()` 函数用于训练识别器，`recognizer.write()` 函数用于将训练结果保存到文件中。

'''' Training Multiple Faces stored on a DataBase: ==> Each face should have a unique numeric integer ID as 1, 2, 3, etc ==> LBPH computed model will be saved on trainer/ directory. (if it does not exist, pls create one) ==> for using PIL, install pillow library with "pip install pillow" Based on original code by Anirban Kar: https://github.com/thecodacus/Face-Recognition Developed by Marcelo Rovai - MJRoBot.org @ 21Feb18 ''' import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os # Path for face image database path = 'dataset' recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml"); # function to get the images and label data def getImagesAndLabels(path): imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)] faceSamples=[] ids = [] for imagePath in imagePaths: PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L') # convert it to grayscale img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8') id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1]) faces = detector.detectMultiScale(img_numpy) for (x,y,w,h) in faces: faceSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) ids.append(id) return faceSamples,ids print ("\n [INFO] Training faces. It will take a few seconds. Wait ...") faces,ids = getImagesAndLabels(path) recognizer.train(faces, np.array(ids)) # Save the model into trainer/trainer.yml recognizer.write('trainer/trainer.yml') # recognizer.save() worked on Mac, but not on Pi # Print the numer of faces trained and end program print("\n [INFO] {0} faces trained. Exiting Program".format(len(np.unique(ids)))) 翻译各语句

这段代码是用于训练一个人脸数据库的，其中每张人脸都有一个唯一的数字ID。使用LBPH算法来计算模型，模型将被保存在trainer/目录中。如果该目录不存在，则需要创建它。需要安装Pillow库才能使用PIL。代码基于Anirban Kar的原始代码开发，由Marcelo Rovai - MJRoBot.org在2018年2月21日开发。

代码中还定义了一个函数getImagesAndLabels，用于获取图像和标签数据。该函数会遍历指定路径下的所有图片，将其转换为灰度图像，并使用分类器检测人脸。最后，将所有的人脸图像和对应的ID返回。

在代码末尾，使用获取的人脸图像和ID进行训练，并将训练好的模型保存在trainer/trainer.yml文件中。

代码输出训练完成后的人脸数量，并退出程序。