idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1)
时间: 2024-04-05 21:32:08 浏览: 22
这段代码实现了人脸识别的功能。首先在检测到人脸的矩形区域内,使用`recognizer.predict()`方法计算出一个检验结果,返回预测的标签和置信度。如果置信度小于100,表示预测结果可信,根据预测的标签idnum查找对应的用户名names[idnum],并将置信度confidence进行格式化,最后将用户名和置信度分别使用`cv2.putText()`方法输出在图像上。如果置信度大于等于100,则认为预测结果不可信,将用户名设为"unknown"。
相关问题
for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence))
这段代码是在进行人脸识别,其中包括以下步骤:
1. 在图像中检测人脸,并使用绿色的矩形框标出人脸的位置。
2. 对于每个检测到的人脸,使用训练好的模型进行识别,并计算出一个置信度(confidence)。
3. 如果置信度小于100,则认为识别结果可靠,将其作为识别结果(idnum);否则将其视为未知人脸,将识别结果(idnum)标记为"unknown"。
4. 将识别结果(idnum)和置信度(confidence)绘制在图像上。
在这段代码中,`faces`是通过人脸检测算法检测到的人脸列表,`gray`是灰度图像,`names`是一个字典,包含了每个人脸对应的名称或ID。`recognizer`是已经训练好的人脸识别模型。
需要注意的是,这里使用的是LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法进行人脸识别,置信度(confidence)是根据模型对人脸图像的匹配程度计算得出的。
idnum = 0 #设置好与ID号码对应的用户名,如下,如0对应的就是初始 names = ['lyn','admin','user1','user2','user3'] #调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1*cam.get(3) minH = 0.1*cam.get(4) while True: ret,img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 5, minSize = (int(minW),int(minH)) ) #进行校验 for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1) 怎么把这段代码修改成可同时识别N个用户
要将该代码修改为可同时识别N个用户,可以按照以下步骤进行:
1. 将`names`列表中的用户名修改为N个用户的用户名,例如`names = ['user1', 'user2', ..., 'userN']`。
2. 修改`recognizer`对象的训练数据,使其包含这N个用户的人脸数据。
3. 在进行人脸识别时,将`idnum`改为`idnums`,其类型为列表,用于存储每个检测到的人脸所属的用户ID号。
4. 在进行人脸识别时,使用`recognizer.predict()`方法来计算每个人脸与所有N个用户之间的相似度,并将得到的相似度列表存储在`confidence_list`中。
5. 在进行人脸识别时,遍历`confidence_list`,找到相似度最高的那个用户ID号,并将其存储在`idnums`列表中。
下面是修改后的代码:
```python
names = ['user1', 'user2', ..., 'userN'] # N个用户的用户名
# 修改recognizer对象的训练数据
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
for i in range(N):
recognizer.train(images[i], labels[i])
while True:
ret,img = cam.read()
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 识别人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.2,
minNeighbors = 5,
minSize = (int(minW),int(minH))
)
# 进行校验
idnums = [] # 存储每个检测到的人脸所属的用户ID号
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
confidence_list = [] # 存储每个人脸与所有N个用户之间的相似度
for i in range(N):
idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w], i+1)
confidence_list.append(confidence)
# 找到相似度最高的那个用户ID号,并将其存储在idnums列表中
max_index = confidence_list.index(min(confidence_list))
if confidence_list[max_index] < 100:
idnums.append(max_index)
else:
idnums.append(-1)
# 输出检验结果以及用户名
for i in range(len(faces)):
(x,y,w,h) = faces[i]
if idnums[i] != -1:
idum = names[idnums[i]]
confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence_list[idnums[i]]))
else:
idum = "unknown"
confidence = "{0}%".format(round(100 - max(confidence_list)))
cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1)
cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1)
```
需要注意的是,以上代码仅为伪代码,具体实现过程需要根据实际情况进行调整。