cv2.face.lbphfacerecognizer_create
时间: 2023-04-13 20:00:31 浏览: 73
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。
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。
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
这段代码使用 OpenCV 中的 `cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 函数创建了一个基于 Local Binary Patterns Histograms (LBPH) 的人脸识别器。
LBPH 是一种基于图像局部特征的人脸识别算法,它将图像划分为小的局部区域,并对每个区域进行特征提取和编码。LBPH 算法的优点是对于光照、表情等变化具有较好的鲁棒性,但对于遮挡和姿态变化等问题仍然存在挑战。
在使用 LBPH 人脸识别器时,通常需要进行以下步骤:
1. 收集人脸图像并进行预处理,例如裁剪、灰度化、直方图均衡化等。
2. 利用 LBPH 算法对人脸图像进行特征提取和编码。
3. 使用特征向量训练人脸识别器。
4. 使用训练好的人脸识别器对新的人脸图像进行识别,得到预测结果。
在这段代码中,我们创建了一个 LBPH 人脸识别器对象 `recognizer`,可以使用它来进行人脸识别任务。