Mat face = src(faces[0]); cv::resize(face,face,Size(100,100)); cvtColor(face,face,CV_BGR2GRAY);//灰度处理 equalizeHist(face,face); study_face.push_back(face); study_id.push_back(1); count++; if(count==50) { recognizer->update(study_face,study_id); recognizer->save("D:\\app\\qt5.12.4\\qtopencv\\resources\\my_face.xml"); count = 0; flag = 1; study_face.clear(); study_id.clear(); killTimer(study_timer); ui->pushButton_2->setEnabled(true); ui->pushButton_2->setText("录入人脸"); QMessageBox::information(this,"","人脸录入成功");

这段代码是用于人脸录入的过程，具体的逻辑如下：

1. 从原始图像 `src` 中提取出第一个人脸 `face`。
2. 将人脸大小调整为 100x100 像素。
3. 将彩色图像转换为灰度图像。
4. 对灰度图像进行直方图均衡化，增加图像对比度。
5. 将处理后的人脸图像添加到 `study_face` 中。
6. 将人脸标识（这里是1）添加到 `study_id` 中。
7. 增加计数器 `count`。
8. 如果计数器达到50，说明已经录入了足够的人脸样本。
9. 使用 `recognizer` 更新人脸识别模型，将 `study_face` 和 `study_id` 用于训练。
10. 将训练好的模型保存到指定路径。
11. 重置计数器和标志位，清空 `study_face` 和 `study_id`。
12. 停止计时器 `study_timer`。
13. 启用按钮 `pushButton_2`，并将其文本设置为 "录入人脸"。
14. 弹出消息框，显示人脸录入成功的信息。

请注意，这段代码只是提供了一个大致的逻辑，具体实现可能还涉及其他部分代码。如果你有具体的问题或者需要更多的帮助，请告诉我。

相关问题

Mat face = src(faces[0]); cv::resize(face,face,Size(100,100)); cvtColor(face,face,CV_BGR2GRAY);//灰度处理 equalizeHist(face,face); study_face.push_back(face); study_id.push_back(1); count++; if(count==50) { recognizer->update(study_face,study_id); recognizer->save("D:\\app\\qt5.12.4\\qtopencv\\resources\\my_face.xml"); count = 0; flag = 1; study_face.clear(); study_id.clear(); killTimer(study_timer); ui->pushButton_2->setEnabled(true); ui->pushButton_2->setText("录入人脸"); QMessageBox::information(this,"","人脸录入成功");

这段代码的作用是将检测到的人脸进行预处理，并将其添加到训练集中。首先，从原始图像(src)中提取出第一个人脸区域(face)，然后将其调整为100x100的大小(cv::resize)。接下来，将人脸转换为灰度图像(cvtColor)，并使用直方图均衡化(equalizeHist)增强图像的对比度。然后，将处理后的人脸(face)添加到训练集(study_face)中，并将标签(1)添加到对应的训练集中(study_id)。当累计添加了50个人脸时，调用recognizer对象的update方法更新人脸识别模型，并将模型保存到指定路径。同时，重置计数器(count)、清空训练集(study_face和study_id)，停止定时器(study_timer)，并使按钮(ui->pushButton_2)重新可用。最后，弹出一个信息提示框(QMessageBox::information)显示人脸录入成功。

用opencv和VS实现人脸识别代码

好的，下面是实现人脸识别的代码：

1.引入opencv库和头文件：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/face.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>

2.定义人脸检测器和识别器：

cv::CascadeClassifier face_detector("路径/haarcascade_frontalface_alt.xml");
cv::Ptr<cv::face::FaceRecognizer> face_recognizer;
face_recognizer = cv::face::LBPHFaceRecognizer::create();

3.加载训练好的模型：

face_recognizer->read("路径/模型名称.xml");

4.读入测试图片：

cv::Mat test_image = cv::imread("路径/测试图片.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

5.检测人脸并进行识别：

std::vector<cv::Rect> faces;
face_detector.detectMultiScale(test_image, faces);

for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
{
    cv::Rect face = faces[i];
    cv::Mat face_roi = test_image(face);
    cv::resize(face_roi, face_roi, cv::Size(100, 100));

    int predicted_label = -1;
    double predicted_confidence = 0.0;
    face_recognizer->predict(face_roi, predicted_label, predicted_confidence);

    std::cout << "Predicted label = " << predicted_label << "\tConfidence = " << predicted_confidence << std::endl;

    cv::rectangle(test_image, face, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
    cv::putText(test_image, "Person " + std::to_string(predicted_label), cv::Point(face.x, face.y - 10), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
}

6.显示结果：

cv::imshow("Test Image", test_image);
cv::waitKey(0);

希望这份代码可以帮到你。