LBPH算法的分类识别
时间: 2023-11-25 19:49:55 浏览: 32
LBPH(局部二进制模式直方图)算法是一种基于纹理的人脸识别算法。它将图像分成小单元,对每个单元进行局部二进制模式编码,然后将编码结果转换为直方图表示。最后,将所有单元的直方图级联起来形成一个全局特征向量,用于人脸识别。
LBPH算法的分类识别步骤如下:
1. 加载训练数据集和测试数据集,并将其转换为灰度图像。
2. 对每个图像进行直方图均衡化,以增强图像的对比度。
3. 将每个图像分成小单元,并对每个单元进行局部二进制模式编码。
4. 将每个单元的编码结果转换为直方图表示。
5. 将所有单元的直方图级联起来形成一个全局特征向量。
6. 使用支持向量机(SVM)或其他分类器对特征向量进行训练和分类。
以下是一个使用Python和OpenCV实现LBPH算法的示例代码:
```python
import cv2
import os
import numpy as np
# 加载训练数据集和测试数据集
train_dir = 'train'
test_dir = 'test'
# 定义LBPH算法
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 定义分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 定义标签和标签列表
labels = []
labels_list = os.listdir(train_dir)
# 定义训练数据集和测试数据集
train_data = []
test_data = []
# 加载训练数据集
for label in labels_list:
label_dir = os.path.join(train_dir, label)
for img_name in os.listdir(label_dir):
img_path = os.path.join(label_dir, img_name)
img = cv2.imread(img_path, 0)
faces = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
roi = img[y:y+h, x:x+w]
roi = cv2.resize(roi, (100, 100))
train_data.append(roi)
labels.append(int(label))
# 训练分类器
recognizer.train(train_data, np.array(labels))
# 加载测试数据集
for img_name in os.listdir(test_dir):
img_path = os.path.join(test_dir, img_name)
img = cv2.imread(img_path, 0)
faces = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
roi = img[y:y+h, x:x+w]
roi = cv2.resize(roi, (100, 100))
test_data.append(roi)
# 对测试数据集进行分类识别
for img in test_data:
label, confidence = recognizer.predict(img)
print('Label:', label, 'Confidence:', confidence)
```