cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()的train函数

时间: 2023-06-01 08:05:09 浏览: 89
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自己做的人脸识别函数库

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用于什么？谢谢！ LBPHFaceRecognizer_create()的train函数是用来对人脸识别算法进行训练的。训练过程中，算法会对输入的人脸数据进行学习和调整，以便更准确地进行人脸识别任务。
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cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() 函数是用于创建人脸识别器的，使用 LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸识别。recognizer.train() 函数用于训练识别器，recognizer.write() 函数用于...

'cv2.face_LBPHFaceRecognizer' object has no attribute 'getHistogram'怎么解决

extract_lbph_feature 函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用 cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create 创建了一个 LBPH 特征提取器。 然后，我们传入灰度图像并使用 train 方法进行训练。 最后，我们使用 ...

'''' Training Multiple Faces stored on a DataBase: ==> Each face should have a unique numeric integer ID as 1, 2, 3, etc ==> LBPH computed model will be saved on trainer/ directory. (if it does not exist, pls create one) ==> for using PIL, install pillow library with "pip install pillow" Based on original code by Anirban Kar: https://github.com/thecodacus/Face-Recognition Developed by Marcelo Rovai - MJRoBot.org @ 21Feb18 ''' import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os # Path for face image database path = 'dataset' recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml"); # function to get the images and label data def getImagesAndLabels(path): imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)] faceSamples=[] ids = [] for imagePath in imagePaths: PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L') # convert it to grayscale img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8') id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1]) faces = detector.detectMultiScale(img_numpy) for (x,y,w,h) in faces: faceSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) ids.append(id) return faceSamples,ids print ("\n [INFO] Training faces. It will take a few seconds. Wait ...") faces,ids = getImagesAndLabels(path) recognizer.train(faces, np.array(ids)) # Save the model into trainer/trainer.yml recognizer.write('trainer/trainer.yml') # recognizer.save() worked on Mac, but not on Pi # Print the numer of faces trained and end program print("\n [INFO] {0} faces trained. Exiting Program".format(len(np.unique(ids)))) 翻译各语句

代码基于Anirban Kar的原始代码开发，由Marcelo Rovai - MJRoBot.org在2018年2月21日开发。 代码中还定义了一个函数getImagesAndLabels，用于获取图像和标签数据。该函数会遍历指定路径下的所有图片，将其转换为...

import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('110.jpg',0),(200,200) img2=cv2.imread('111.jpg',0),(200,200) img3=cv2.imread('112.jpg',0),(200,200) img4=cv2.imread('210.jpg',0),(200,200) img5=cv2.imread('211.jpg',0),(200,200) img6=cv2.imread('212.jpg',0),(200,200) img7=cv2.imread('310.jpg',0),(200,200) img8=cv2.imread('311.jpg',0),(200,200) img9=cv2.imread('312.jpg',0),(200,200) train_images=[img1,img2,img3,img4,img5,img6,img7,img8,img9] labels=np.array([0,0,1,1]) recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create() recognizer.train(train_images,labels) testimg=cv2.imread('paizhao.jpg',0) label,confidence=recognizer.predict(testimg) print('匹配标签:',label) print('可信程度:',confidence)

recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create() recognizer.train(train_images, labels) testimg = cv2.imread('paizhao.jpg', 0) testimg = cv2.resize(testimg, (200, 200)) label, confidence = ...

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AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5544\2552335577.py in <module> 18 # 对数据进行LDA降维处理 19 labels = np.repeat(range(1, 41), 10) ---> 20 lda = cv2.face.createFisherFaceRecognizer() 21 lda.train(data, labels) 22 AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'face'

1. 如果你使用的是OpenCV 3.x版本，那么可以使用cv2.face.createFisherFaceRecognizer()的替代函数cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()。修改代码如下： # 对数据进行LDA降维处理 labels = np.repeat...

改正代码#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/face.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::face; int main() { // 加载人脸检测器和人脸识别器 CascadeClassifier faceCascade; faceCascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml"); Ptr<LBPHFaceRecognizer> recognizer = LBPHFaceRecognizer::create(); recognizer->read("face_recognizer.xml"); // 打开摄像头 VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { cout << "无法打开摄像头" << endl; return -1; } // 循环捕获图像并进行处理 while (true) { Mat frame; cap >> frame; // 将图像转换为灰度图像并进行直方图均衡化 Mat gray; cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); // 使用人脸检测器检测人脸 vector<Rect> faces; faceCascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); // 在图像中标记人脸 for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { Rect face = faces[i]; rectangle(frame, face, Scalar(0, 0, 255), 2); // 对每个人脸进行识别 Mat faceROI = gray(face); int label = -1; double confidence = 0; recognizer->predict(faceROI, label, confidence); // 显示识别结果 string text = format("Person %d (%.2f)", label, confidence); putText(frame, text, Point(face.x, face.y - 10), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, Scalar(0, 0, 255), 2); } // 显示图像并等待按键 imshow("Face Recognition", frame); if (waitKey(30) == 27) break; } return 0; }

代码中没有问题，但是需要注意以下几点： 1. 需要确保已经下载好了人脸...3. 在使用 LBPHFaceRecognizer 进行人脸识别时，需要先使用 train 函数对模型进行训练，并将训练好的模型保存到文件中，以便后续进行预测。

cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv_contrib\modules\face\src\lbph_faces.cpp:265: error: (-213:The function/feature is not implemented) Using Original Local Binary Patterns for feature extraction only works on single-channel images (given 16). Please pass the image data as a grayscale image! in function 'cv::face::elbp'

这个错误是由于你使用的图像是多通道图像，而 cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() 需要的是单通道灰度图像。 要解决这个问题，需要将多通道图像转换为灰度图像。可以使用 cv2.cvtColor() 函数将图像从 BGR ...

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写一个训练recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()的代码

下面是一个简单的示例代码，演示...然后，我们使用 cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() 函数创建一个 LBPH 人脸识别器对象，并使用 train 函数训练它。最后，我们使用 save 函数将训练好的模型保存到文件中。

error: 'createEigenFaceRecognizer' is not a member of 'cv::face' cv::Ptr<cv::face::FaceRecognizer> recognizer = cv::face::createEigenFaceRecognizer();

在上述代码中，我们使用cv::face::EigenFaceRecognizer::create()函数来创建Eigenfaces人脸识别器，并使用train()函数来训练识别器。你需要提供训练样本的图像和对应的标签。 请确保你的OpenCV版本符合使用cv:...

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