recognizer.train(faces, np.array(labels))中,faces中的矩阵大小都必须相同吗?
时间: 2024-04-07 14:29:21 浏览: 29
是的,`recognizer.train(faces, np.array(labels))`中的`faces`矩阵大小必须相同。在进行人脸识别模型的训练过程中,我们需要将所有的人脸图像都调整为相同的大小,然后将这些人脸图像矩阵组成一个大的矩阵,作为训练数据矩阵`faces`。这个矩阵的每一行都代表一张人脸图像。如果这些人脸图像的大小不相同,那么就无法将它们组成一个大的矩阵,也就无法进行训练。因此,在进行人脸识别模型的训练时,需要先将所有的人脸图像都调整为相同的大小。
相关问题
上面代码中的train.yml如何获得?
要训练LBPH人脸识别器,你需要先收集一些人脸图像,并将它们分为不同的类别,每个类别代表一个人。然后,对每个类别的人脸图像进行特征提取,得到一个LBPH特征向量。最后,将所有LBPH特征向量作为训练集,训练一个分类器,得到一个模型文件`trainer.yml`。
以下是一个简单的示例代码,可以用于训练LBPH人脸识别器:
```python
import cv2
import os
import numpy as np
# 加载人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加载训练数据
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
image_dir = os.path.join(BASE_DIR, 'images')
current_id = 0
label_ids = {}
x_train = []
y_labels = []
for root, dirs, files in os.walk(image_dir):
for file in files:
if file.endswith('jpg') or file.endswith('png'):
path = os.path.join(root, file)
label = os.path.basename(root).replace(' ', '-').lower()
if not label in label_ids:
label_ids[label] = current_id
current_id += 1
id_ = label_ids[label]
pil_image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
size = (550, 550)
final_image = cv2.resize(pil_image, size)
faces = face_cascade.detectMultiScale(final_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
roi = final_image[y:y+h, x:x+w]
x_train.append(roi)
y_labels.append(id_)
# 训练分类器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(x_train, np.array(y_labels))
recognizer.save("trainer.yml")
# 保存标签
with open("labels.pickle", 'wb') as f:
pickle.dump(label_ids, f)
```
你需要将上述代码中的`images`替换为你收集的人脸图像所在的目录,运行代码后,将会得到一个训练好的模型文件`trainer.yml`和一个标签文件`labels.pickle`,用于人脸识别。
recognizer.read('./trainner/trainner.yml') names = ['lyn','wtq','user1','user2','user3'] for i in range(N): recognizer.train(images[i], labels[i]) #调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1*cam.get(3) minH = 0.1*cam.get(4) while True: ret,img
在while循环中,代码首先读取摄像头捕获的图像,然后将其转换为灰度图像,并使用人脸检测算法检测图像中的人脸。
```python
ret,img = cam.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(int(minW), int(minH)))
```
接着,对于检测到的每个人脸,使用训练好的人脸识别模型进行识别,并将识别结果和置信度绘制在图像上。
```python
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w])
if confidence < 100:
idum = names[idnum]
confidence = "{0}%", format(round(100-confidence))
else:
idum = "unknown"
confidence = "{0}%", format(round(100-confidence))
cv2.putText(img, str(idum), (x+5,y-5), font, 1, (255,255,255), 2)
cv2.putText(img, str(confidence), (x+5,y+h-5), font, 1, (255,255,0), 1)
```
最后,将识别结果显示在屏幕上,并使用`cv2.waitKey(1)`等待用户按下键盘上的任意键退出程序。
```python
cv2.imshow('camera',img)
k = cv2.waitKey(1)
if k == 27:
break
```
需要注意的是,在实际应用中,可能需要进行一些额外的处理和优化,例如人脸跟踪、人脸识别结果的存储和管理等。同时,还需要考虑一些安全和隐私问题,例如如何保护用户的人脸数据、如何防止识别结果被滥用等。