基于lbph方法实现人脸识别源码

基于局部二值模式的直方图（LBPH）是人脸识别领域中常用的一种方法。下面是一个实现人脸识别的基于LBPH的源码：

首先，我们需要使用OpenCV库来处理图像和进行人脸识别。接下来，在代码中引入必要的库和模块：

import cv2
import os
import numpy as np
from PIL import Image

然后，我们需要创建一个人脸识别器对象并进行训练。在这个例子中，我们将使用一个已经训练好的分类器进行人脸检测和识别。

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()  # 创建LBPH人脸识别器

def get_images_and_labels(path):
    image_paths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]  # 获取路径下所有图像的文件名
    face_samples = []  # 用于存储人脸样本的列表
    ids = []  # 用于存储标签的列表
    for image_path in image_paths:
        image = Image.open(image_path).convert('L')  # 使用PIL库加载图像并将其转换为灰度图像
        image_np = np.array(image, 'uint8')  # 将图像转换为numpy数组
        id = int(os.path.split(image_path)[-1].split(".")[1])  # 获取每个图像的id（标签）
        faces = detector.detectMultiScale(image_np)  # 检测图像中的人脸
        for (x, y, w, h) in faces:
            face_samples.append(image_np[y:y + h, x:x + w])  # 将人脸样本添加到列表中
            ids.append(id)  # 将标签添加到列表中
    return face_samples, ids

faces, ids = get_images_and_labels("训练样本路径")   # 获取训练样本的人脸图像和对应的标签
recognizer.train(faces, np.array(ids))  # 训练人脸识别器
recognizer.save("训练好的模型路径")  # 保存训练好的模型

接下来，我们使用训练好的模型进行人脸识别。

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()  # 创建LBPH人脸识别器
recognizer.read("训练好的模型路径")  # 读取训练好的模型

def detect_face(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 将图像转换为灰度图像
    faces = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 检测人脸
    return faces

def predict_face(image):
    faces = detect_face(image)  # 检测图像中的人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]  # 获取人脸ROI（感兴趣区域）
        id, confidence = recognizer.predict(roi_gray)  # 预测人脸的标签和置信度
        # 在图像上绘制结果
        cv2.putText(image, str(id), (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 3)
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)
    return image

image = cv2.imread("待识别图像路径")  # 加载待识别图像
result = predict_face(image)  # 使用训练好的模型进行人脸识别
cv2.imshow("识别结果", result)  # 展示识别结果
cv2.waitKey(0)  # 等待键盘输入
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭窗口

以上就是基于LBPH方法实现人脸识别的源码。通过训练样本，我们可以训练一个人脸识别器，并使用该识别器对输入图像中的人脸进行识别。