教室座位人脸识别定位python

要实现教室座位人脸识别定位，可以按照以下步骤进行：

1. 收集数据：需要收集一些教室座位照片和每个座位上的人脸照片，用于训练模型。

2. 训练模型：使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，训练一个人脸识别模型，可以使用已经训练好的模型，如OpenCV中的人脸识别模型。

3. 实时检测：对于每张输入图片，使用训练好的模型检测出人脸，然后将人脸和预先标注好的座位照片进行比对，找到最匹配的座位，即为定位结果。

以下是一些示例代码：

1. 收集数据

可以使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture()函数来进行摄像头拍摄，然后使用cv2.imwrite()函数保存照片。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
count = 0

while True:
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow("save", frame)
    key = cv2.waitKey(1)

    if key == ord("s"):
        count += 1
        cv2.imwrite(f"seat{count}.jpg", frame)

    if key == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 训练模型

可以使用OpenCV库中的cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()函数进行模型训练。

import cv2

# 读取数据集
dataset = cv2.imread("dataset.jpg")

# 读取标签
labels = []
with open("labels.txt", "r") as f:
    for line in f:
        labels.append(int(line.strip()))

# 训练模型
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(dataset, np.array(labels))

# 保存模型
recognizer.save("model.xml")

3. 实时检测

可以使用OpenCV库中的cv2.CascadeClassifier()函数进行人脸检测，再使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()函数进行人脸识别。

import cv2

# 加载模型
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read("model.xml")

# 加载座位照片
seats = []
for i in range(20):
    seat = cv2.imread(f"seat{i+1}.jpg")
    seat_gray = cv2.cvtColor(seat, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    seats.append(seat_gray)

# 加载人脸识别器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 实时检测
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        # 人脸识别
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        label, confidence = recognizer.predict(roi_gray)

        # 座位匹配
        min_diff = float("inf")
        seat_label = -1
        for i, seat in enumerate(seats):
            diff = cv2.absdiff(seat, roi_gray)
            diff_sum = np.sum(diff)
            if diff_sum < min_diff:
                min_diff = diff_sum
                seat_label = i

        # 绘制结果
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, f"Seat {seat_label+1}", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow("frame", frame)

    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()