利用EigenFaces人脸识别利用Python语言中的opencv
时间: 2024-01-05 21:04:45 浏览: 31
利用Python语言中的OpenCV实现EigenFaces人脸识别,可以按照以下步骤:
1. 安装OpenCV库和numpy库,可以使用pip install opencv-python和pip install numpy命令进行安装。
2. 准备训练数据集,将人脸图像转化为灰度图像,并进行大小归一化处理。可以使用OpenCV的cv2.imread()函数读取图像,使用cv2.cvtColor()函数将图像转化为灰度图像,使用cv2.resize()函数进行大小归一化处理。
3. 对训练数据集进行主成分分析,提取出一组特征向量作为EigenFaces。可以使用OpenCV的cv2.PCACompute()函数进行主成分分析,得到特征向量。
4. 训练分类器,可以使用K-近邻分类器。可以使用OpenCV的cv2.ml.KNearest_create()函数创建分类器,使用cv2.ml.KNearest.train()函数进行训练。
5. 对于一个未知身份的人脸图像,将其转化为特征向量,然后使用分类器进行识别。可以使用OpenCV的cv2.PCAProject()函数将人脸图像转化为特征向量,使用cv2.ml.KNearest.findNearest()函数进行识别。
具体代码实现可以参考以下示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 准备训练数据
face_images = []
face_labels = []
for i in range(1, 6):
for j in range(1, 11):
img = cv2.imread(f"face_dataset/s{i}/{j}.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
resized = cv2.resize(gray, (64, 64))
face_images.append(resized.flatten())
face_labels.append(i)
# 主成分分析,提取特征向量
pca = cv2.PCACompute(np.array(face_images), mean=None, maxComponents=50)
# 训练K-近邻分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(np.array(face_images), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(face_labels))
# 读取测试图像
test_img = cv2.imread("test.jpg")
test_gray = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
test_resized = cv2.resize(test_gray, (64, 64))
test_feature = pca[0].T.dot(test_resized.flatten() - pca[1])
# 识别测试图像
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(np.array([test_feature], dtype=np.float32), k=5)
# 输出识别结果
print(f"识别结果为:{int(result[0][0])}")
```
其中,face_dataset目录下存放了5个人的10张人脸图像作为训练数据,test.jpg为测试图像。运行代码后,输出识别结果即为测试图像的身份。