python人物识别代码
时间: 2023-07-23 10:33:55 浏览: 105
人物识别是一种很复杂的任务,需要使用深度学习技术和大量的数据进行训练。以下是一个简单的Python人物识别的代码,它可以使用OpenCV和Haar Cascades来检测人脸:
```python
import cv2
# 加载人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
# 绘制矩形框出人脸
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()
```
其中,`haarcascade_frontalface_default.xml`是OpenCV提供的人脸检测模型,`image.jpg`是待检测的图像文件。运行代码后,可以在图像中看到矩形框出的人脸。
相关问题
opencv打开摄像头并实现人物识别python
好的,以下是一个基于OpenCV和Haar Cascade的简单的人脸识别的Python代码:
```python
import cv2
# 加载Haar Cascade分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头的画面
ret, frame = cap.read()
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 标记人脸
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
# 显示结果
cv2.imshow('frame',frame)
# 按下q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码会打开你的摄像头并实时检测人脸,并在检测到人脸时用矩形框标记出来。你可以根据自己的需要进行修改和扩展。
python人脸识别训练模型_Python 40行代码实现人脸识别功能
好的,让我来回答你的问题。关于Python的人脸识别训练模型,我可以给你提供一个40行代码实现人脸识别功能的例子。
首先,你需要安装以下Python库:OpenCV、NumPy和PIL。
接下来,你需要准备两个文件夹:一个用于存储训练数据,一个用于存储测试数据。在训练数据文件夹中,你需要放置一些人脸图像,这些图像需要命名为人物的名字。在测试数据文件夹中,你需要放置一些需要进行识别的图像。
下面是Python代码实现人脸识别功能的过程:
```python
import cv2
import os
import numpy as np
from PIL import Image
# 创建人脸识别器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 加载训练数据
def get_images_and_labels(path):
image_paths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]
images = []
labels = []
for image_path in image_paths:
image = Image.open(image_path).convert('L')
image_np = np.array(image, 'uint8')
label = int(os.path.split(image_path)[-1].split(".")[1])
faces = faceCascade.detectMultiScale(image_np)
for (x,y,w,h) in faces:
images.append(image_np[y:y+h,x:x+w])
labels.append(label)
return images, labels
# 训练数据
path = './train_data'
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
images, labels = get_images_and_labels(path)
recognizer.train(images, np.array(labels))
# 测试数据
path = './test_data'
image_paths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]
for image_path in image_paths:
predict_image = Image.open(image_path).convert('L')
predict_image_np = np.array(predict_image, 'uint8')
faces = faceCascade.detectMultiScale(predict_image_np)
for (x,y,w,h) in faces:
label, confidence = recognizer.predict(predict_image_np[y:y+h,x:x+w])
print("识别结果:{},置信度:{}".format(label, confidence))
```
在上面的代码中,我们使用了OpenCV的LBPH人脸识别器。我们首先加载训练数据,然后使用训练数据来训练识别器。接着,我们加载测试数据,对测试数据进行人脸检测,并使用识别器对检测到的人脸进行识别。
需要注意的是,我们在加载训练数据时使用了OpenCV的级联分类器(CascadeClassifier)来进行人脸检测。同时,我们也使用了PIL库来将图像转换为灰度图像,并将其转换为NumPy数组进行处理。
希望这个例子能够帮助你实现Python的人脸识别训练模型。如果你有任何问题,可以随时问我。
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