opencv 人脸识别 图像裁剪参数详解

抱歉，我无法回答关于图像裁剪参数的详细解释，因为在提供的引用内容中没有涉及到这方面的信息。引用提到了使用OpenCV进行人脸识别的一般流程，包括人脸检测、人脸嵌入和人脸识别模型的训练，以及使用OpenCV在图像和视频流中进行人脸识别。引用提供了一些与OpenCV人脸识别相关的文章和代码资源。引用是一篇关于OpenCV人脸识别的文章的来源信息。如果您需要更具体的关于图像裁剪参数的解释，我建议您查阅相关的OpenCV文档或参考其他可靠的资源。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
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- *1* *2* *3* [OpenCV 人脸识别 源代码](https://blog.csdn.net/weixin_41600500/article/details/95486193)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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opencv人脸识别dnn

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 提供了一个深度学习模块（DNN），使得在图像处理中集成预训练的人脸识别模型变得简单。DNN（Deep Neural Networks）支持通过神经网络进行面部特征检测和识别，比如可以利用预训练的FaceNet、VGGFace等模型。

在OpenCV中，使用DNN进行人脸识别的基本步骤包括：

1. **加载模型**：首先需要下载并加载预训练的模型文件，通常是以.onnx、pb或.tflite等形式存在。

import cv2
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('model.pb')

2. **人脸检测**：使用如Haar cascades或HOG+SVM等人脸检测器定位图片中的人脸区域。

3. **前向传播**：对检测到的人脸进行裁剪，并将其输入到预训练的神经网络中进行特征提取。

4. **识别**：网络输出的是人脸的特征向量，然后可以与数据库中的模板进行比较，找到最相似的匹配。

blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1.0 / 255, (224, 224), [0, 0, 0], swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
features = net.forward()

5. **结果解析**：根据特征向量计算相似度，找出最高概率对应的人脸ID或其他标识信息。