opencv人脸识别源代码c++

时间: 2023-12-16 09:01:02 浏览: 36
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于实现人脸识别功能。以下是一个示例的人脸识别源代码(用C语言实现): ```c #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/face.hpp> using namespace cv; using namespace cv::face; int main() { // 创建人脸识别器 Ptr<LBPHFaceRecognizer> model = LBPHFaceRecognizer::create(); // 准备训练数据 std::vector<Mat> images; std::vector<int> labels; // 输入样本图片和对应的标签 images.push_back(imread("person1.jpg", 0)); labels.push_back(1); images.push_back(imread("person2.jpg", 0)); labels.push_back(2); // 训练人脸识别模型 model->train(images, labels); // 加载待识别的测试图片 Mat testImage = imread("test.jpg", 0); // 进行人脸识别 int predictedLabel = -1; double predictedConfidence = 0.0; model->predict(testImage, predictedLabel, predictedConfidence); // 输出识别结果 if (predictedLabel != -1) { std::cout << "Predicted label: " << predictedLabel << std::endl; std::cout << "Confidence: " << predictedConfidence << std::endl; } else { std::cout << "No face detected in the test image." << std::endl; } return 0; } ``` 上述代码首先创建了一个LBPHFaceRecognizer的对象,接着加载训练样本图片和对应的标签,并通过train函数对模型进行训练。然后,代码加载待识别的测试图片,调用predict函数进行人脸识别,并输出识别结果。如果成功识别出人脸,代码将打印出预测的标签和置信度。如果无法在测试图片中检测到人脸,则输出未检测到人脸的提示信息。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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