cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()

`cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()` 是 OpenCV 3 中的一个人脸识别器类，用于创建基于特征脸的人脸识别器对象。

特征脸法是一种常用的人脸识别方法，它通过对已知的人脸图像进行主成分分析（PCA）得到特征向量，进而构建人脸识别模型。在识别时，对待识别的人脸图像进行同样的处理，然后将其映射到识别模型的特征向量空间中，通过计算待识别图像与不同人脸模板之间的距离并找到最匹配的模板，来实现人脸识别。

以下是使用 `cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()` 类创建特征脸人脸识别器对象的示例代码：

import cv2

# 创建特征脸人脸识别器对象
recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()

# 从文件中读取训练好的人脸识别模型
recognizer.read('path/to/your/trained_model.yml')

需要注意的是，如果指定的文件不存在或格式不正确，`read()` 方法将会抛出异常。

相关问题

import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('110.jpg',0),(200,200) img2=cv2.imread('111.jpg',0),(200,200) img3=cv2.imread('112.jpg',0),(200,200) img4=cv2.imread('210.jpg',0),(200,200) img5=cv2.imread('211.jpg',0),(200,200) img6=cv2.imread('212.jpg',0),(200,200) img7=cv2.imread('310.jpg',0),(200,200) img8=cv2.imread('311.jpg',0),(200,200) img9=cv2.imread('312.jpg',0),(200,200) train_images=[img1,img2,img3,img4,img5,img6,img7,img8,img9] labels=np.array([0,0,1,1]) recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create() recognizer.train(train_images,labels) testimg=cv2.imread('paizhao.jpg',0) label,confidence=recognizer.predict(testimg) print('匹配标签:',label) print('可信程度:',confidence)

这段代码存在一些问题，首先应该将第一行代码中的两个import语句分开写，使用换行符或分号分隔。其次，对于每个图像，应该使用cv2.resize()函数将其大小调整为(200,200)。最后，labels应该包含与train_images中的图像数量相同的元素。

下面是修改后的代码：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('110.jpg', 0)
img1 = cv2.resize(img1, (200, 200))
img2 = cv2.imread('111.jpg', 0)
img2 = cv2.resize(img2, (200, 200))
img3 = cv2.imread('112.jpg', 0)
img3 = cv2.resize(img3, (200, 200))
img4 = cv2.imread('210.jpg', 0)
img4 = cv2.resize(img4, (200, 200))
img5 = cv2.imread('211.jpg', 0)
img5 = cv2.resize(img5, (200, 200))
img6 = cv2.imread('212.jpg', 0)
img6 = cv2.resize(img6, (200, 200))
img7 = cv2.imread('310.jpg', 0)
img7 = cv2.resize(img7, (200, 200))
img8 = cv2.imread('311.jpg', 0)
img8 = cv2.resize(img8, (200, 200))
img9 = cv2.imread('312.jpg', 0)
img9 = cv2.resize(img9, (200, 200))

train_images = [img1, img2, img3, img4, img5, img6, img7, img8, img9]
labels = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])

recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()
recognizer.train(train_images, labels)

testimg = cv2.imread('paizhao.jpg', 0)
testimg = cv2.resize(testimg, (200, 200))

label, confidence = recognizer.predict(testimg)
print('匹配标签:', label)
print('可信程度:', confidence)

请注意，我们还将标签修改为包含与train_images中的图像数量相同的元素，并将图像112的标签从1更改为0，图像310和312的标签从1更改为2。这样，labels就对应于train_images中每个图像的标签。

recognizer = face.EigenFaceRecognizer_create() # 创建特征脸识别器 报错 NameError: name 'face' is not defined

您好！根据您提供的代码和错误信息来看，该错误表示您的程序中未定义名为'face'的变量。这通常是由于未正确导入相应的库或模块导致的。

在使用OpenCV进行人脸识别时，需要导入相应的库。请确保您已正确导入了OpenCV库，并且使用了正确的模块或类。

以下是一个导入OpenCV库并创建特征脸识别器的示例代码：

import cv2

recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()

请注意，在导入OpenCV时，一般使用`import cv2`语句。然后使用`cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()`来创建特征脸识别器对象。

希望这能帮助到您！如果您还有其他问题，请随时提问。