opencv中的LBPH实现原理

LBPH是一种基于纹理的人脸识别算法，它的实现原理如下：
1.将图像分割成小的区域，称为像素块。
2.对于每个像素块，将其转换为LBP特征向量。LBP特征向量是由像素块中心像素与周围像素的比较结果组成的二进制数列。
3.对于每个图像，将其所有像素块的LBP特征向量组合成一个大的特征向量。
4.使用这些特征向量来训练分类器，例如支持向量机（SVM）或k最近邻（KNN）。
5.对于新的图像，提取其LBP特征向量，并使用训练好的分类器来预测其标签。

下面是一个使用opencv实现LBPH算法的例子：

import cv2

# 加载训练数据
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('trainer.yml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头中的图像
    ret, img = cap.read()

    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 对于每个检测到的人脸，进行识别
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 提取人脸图像
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]

        # 进行识别
        id_, confidence = recognizer.predict(roi_gray)

        # 如果置信度足够高，则显示标签
        if confidence < 100:
            label = "person {}".format(id_)
        else:
            label = "unknown"

        cv2.putText(img, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('img', img)

    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()