人脸识别图像预处理代码实现
时间: 2023-08-24 22:09:43 浏览: 63
很高兴能为您服务!以下是人脸识别图像预处理代码的实现:
```
import cv2
def preprocess(image_path):
# 读取图片
image = cv2.imread(image_path)
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 直方图均衡化
equalized = cv2.equalizeHist(gray)
# 高斯滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(equalized, (5, 5), 0)
return gaussian
```
以上代码将图片先转为灰度图,然后进行直方图均衡化和高斯滤波,以提高图像质量和减少噪声,以便后续进行人脸检测和识别。希望能够帮到您!
相关问题
dlib人脸识别预处理
dlib人脸识别预处理包括以下步骤(参考引用):
1. 获取图片数据。
2. 将图片数据RGB格式转换为灰度图。
3. 使用dlib的人脸检测器检测人脸,并从图像中提取出所有人脸的矩形边界框。
4. 对于每个检测到的人脸,使用dlib的形状预测器来获取面部特征点,这些特征点将用来计算人脸的128维向量。
5. 将每个人脸的128维向量存储在一个向量列表中,同时将每个向量的标签存储在一个标签列表中。
以下是一个dlib人脸识别预处理的Python代码示例:
```python
import dlib
import cv2
# 加载人脸检测器和形状预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 加载图像并将其转换为灰度图
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = detector(gray)
# 对于每个检测到的人脸,获取面部特征点并计算128维向量
face_descriptors = []
for face in faces:
shape = predictor(gray, face)
face_descriptor = face_rec_model.compute_face_descriptor(img, shape)
face_descriptors.append(face_descriptor)
# 将每个向量的标签存储在一个标签列表中
labels = ["person1", "person2", "person3"]
```
实现人脸识别的Python代码
要实现人脸识别的Python代码,可以使用OpenCV库和人脸识别算法库(如dlib或OpenCV自带的人脸识别器)。下面是一个使用dlib库进行人脸识别的示例代码:
```python
import dlib
import cv2
# 加载dlib的人脸检测器和预训练的模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 加载OpenCV的摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取视频流帧
ret, frame = cap.read()
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用人脸检测器检测图像中的人脸
faces = detector(gray)
# 遍历检测到的人脸
for face in faces:
# 绘制人脸矩形框
x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height()
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 使用预训练的模型获取人脸特征点
landmarks = predictor(gray, face)
# 遍历特征点并绘制在图像上
for n in range(68):
x = landmarks.part(n).x
y = landmarks.part(n).y
cv2.circle(frame, (x, y), 2, (255, 0, 0), -1)
# 显示帧
cv2.imshow("Face Recognition", frame)
# 按下ESC键退出
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放摄像头和关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,上述代码使用了dlib库进行人脸检测和特征点定位。在运行代码之前,需要下载并将预训练的模型文件(shape_predictor_68_face_landmarks.dat)放置在与代码文件相同的目录下。另外,代码还使用了OpenCV库来读取摄像头视频流,并进行图像的显示和绘制。
该代码会实时从摄像头中读取视频流,并对每一帧进行人脸检测和特征点定位。检测到的人脸将以矩形框和特征点的形式绘制在图像上显示。按下ESC键即可退出程序。
请注意,人脸识别是一个复杂的领域,上述代码只是一个简单示例,可能无法满足实际应用的需求。在实际项目中,可能需要更复杂的算法和预处理步骤来提高人脸识别的准确性和性能。
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