基于opencv的pca降维人脸识别

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据映射到低维空间中，从而减小计算量，同时保留大部分信息。在人脸识别中，PCA可以将人脸图像从高维空间中降到低维空间中，从而更容易进行分类和识别。

使用OpenCV进行PCA降维人脸识别的步骤如下：

1. 读取人脸图像数据，将每幅图像转换为一维向量并存储在矩阵中。

2. 将矩阵中的每一列减去均值，得到零均值化的数据。

3. 使用OpenCV中的PCA函数对零均值化的数据进行降维，指定降维后的维度。

4. 对于每张人脸图像，在降维后的空间中计算其投影向量。

5. 对于未知人脸，将其投影到降维后的空间中，与已知人脸的投影向量进行比较，选择最相似的人脸作为识别结果。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取人脸图像数据，将每幅图像转换为一维向量并存储在矩阵中
img_dir = './face_images/'
img_size = (100, 100)  # 设置图像大小
img_list = []  # 存储图像的一维向量
for i in range(1, 41):
    for j in range(1, 11):
        img_path = img_dir + 's' + str(i) + '/' + str(j) + '.pgm'
        img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        img = cv2.resize(img, img_size).reshape(-1)
        img_list.append(img)
img_matrix = np.array(img_list).T

# 将矩阵中的每一列减去均值，得到零均值化的数据
mean_value = np.mean(img_matrix, axis=1)
zero_mean_matrix = img_matrix - mean_value.reshape(-1, 1)

# 使用OpenCV中的PCA函数对零均值化的数据进行降维，指定降维后的维度
pca = cv2.PCA(n_components=40)
pca.fit(zero_mean_matrix.T)

# 对于每张人脸图像，在降维后的空间中计算其投影向量
img_project = []
for img in img_list:
    img_pca = pca.project(img.reshape(1, -1))
    img_project.append(img_pca)
img_project = np.array(img_project)

# 对于未知人脸，将其投影到降维后的空间中，与已知人脸的投影向量进行比较，选择最相似的人脸作为识别结果
test_img_path = img_dir + 'test.pgm'
test_img = cv2.imread(test_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
test_img = cv2.resize(test_img, img_size).reshape(-1)
test_img_zero_mean = test_img - mean_value
test_img_pca = pca.project(test_img_zero_mean.reshape(1, -1))

min_distance = float('inf')
min_index = -1
for i in range(len(img_project)):
    distance = np.linalg.norm(test_img_pca - img_project[i])
    if distance < min_distance:
        min_distance = distance
        min_index = i
print('识别结果：s' + str(min_index // 10 + 1))

以上是基于OpenCV的PCA降维人脸识别的简单实现，实际应用中还需要考虑数据集的大小和质量、降维后的维度选择等问题。