opencv实现人脸识别pca

以下是使用OpenCV实现人脸识别PCA的步骤：

1.导入必要的库和模块

import cv2
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

2.加载数据集并进行预处理

# 加载数据集
data = np.load('data.npy')
labels = np.load('labels.npy')

# 将数据集转换为二维数组
data = data.reshape((data.shape[0], -1))

# 将数据集中的每个样本减去均值
mean = np.mean(data, axis=0)
data -= mean

3.使用PCA进行降维

# 创建PCA对象并拟合数据
pca = PCA(n_components=100)
pca.fit(data)

# 将数据集降维
data_pca = pca.transform(data)

4.训练分类器

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data = data_pca[:800]
train_labels = labels[:800]
test_data = data_pca[800:]
test_labels = labels[800:]

# 创建分类器并训练
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

5.测试分类器

# 对测试集进行预测
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=5)

# 计算准确率
matches = result == test_labels.reshape((-1, 1))
correct = np.count_nonzero(matches)
accuracy = correct / test_labels.size
print('Accuracy:', accuracy)