基于openCV的人脸识别.

人脸识别是一种计算机视觉技术，可以通过分析图像或视频中的人脸来识别出人物身份。基于OpenCV的人脸识别可以使用Haar级联分类器来检测人脸，然后使用诸如Eigenfaces、Fisherfaces或LBPH(Local Binary Patterns Histograms)等算法来进行人脸识别。

以下是基于OpenCV的人脸识别的一般步骤：

1. 收集训练数据集：需要收集各种不同姿势、光照和表情的照片，以便训练算法。

2. 训练分类器：使用OpenCV的Haar级联分类器训练算法，以便检测人脸。

3. 预处理图像：在进行人脸识别之前，需要对输入图像进行预处理。这可能包括调整图像大小、去除噪声、灰度化等。

4. 检测人脸：使用Haar级联分类器检测输入图像中的人脸。

5. 特征提取：使用特征提取算法从检测到的人脸图像中提取特征，以便进行人脸识别。常见的特征提取算法包括Eigenfaces、Fisherfaces和LBPH。

6. 训练识别器：使用提取的特征来训练分类器，以便识别人脸。

7. 进行人脸识别：使用训练好的分类器和识别器来识别输入图像中的人脸，并显示识别结果。

OpenCV提供了许多用于人脸识别的函数和工具，包括cv2.CascadeClassifier、cv2.cvtColor、cv2.resize、cv2.equalizeHist等。可以根据数据集和算法的需求来选择最合适的函数和工具。