OpenCV人脸识别Haar分类器训练集和测试集占比

在使用OpenCV进行人脸识别Haar分类器训练时，通常将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练分类器，而测试集用于评估分类器的性能。

通常情况下，训练集和测试集的比例取决于可用的数据量和所需的分类器性能。通常，如果数据量较小，比如几百张图像，可以将数据集分为70％的训练集和30％的测试集。如果数据集较大，比如几千张图像，可以将数据集分为80％的训练集和20％的测试集。

在选择训练集和测试集时，应该确保两个数据集都能够充分代表整个数据集的特征和变化。为了实现这一点，可以使用交叉验证技术，例如k折交叉验证，将数据集划分为k个子集，其中一个子集用作测试集，其余子集用作训练集，然后重复k次，每次使用不同的子集作为测试集。

相关问题

opencv人脸识别分类器

OpenCV中的人脸识别分类器是基于Haar特征的级联分类器实现的。Haar特征是一种基于图像中局部区域的灰度差异来描述物体特征的方法。这种方法可以有效地描述一些物体的特征，如人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等。

OpenCV中已经提供了一些预训练好的人脸识别分类器，如haarcascade_frontalface_default.xml，可以直接使用。使用方法如下：

1. 加载分类器

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

2. 读取图像并转为灰度图像

img = cv2.imread('img.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 调用分类器进行人脸识别

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

其中，detectMultiScale方法是用于检测人脸的，scaleFactor和minNeighbors是用于调节识别结果的参数。

最后，通过cv2.imshow方法显示识别结果：

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是OpenCV中基于Haar特征的人脸识别分类器的使用方法。

请写一个人脸识别opencv代码，并用训练集和测试集。

由于人脸识别涉及到大量的数据和复杂的算法，因此编写一个完整的人脸识别代码需要涉及到很多的细节和技术细节。以下是一个简单的人脸识别代码示例，仅作为参考：

import cv2
import numpy as np

# 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:
    # 读取图片
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 遍历每个人脸
    for (x,y,w,h) in faces:
        # 绘制矩形框
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

        # 识别人脸
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        id, confidence = recognizer.predict(roi_gray)

        # 显示标签和置信度
        if confidence < 100:
            name = "person " + str(id)
            confidence = "  {0}%".format(round(100 - confidence))
        else:
            name = "unknown"
            confidence = "  {0}%".format(round(100 - confidence))
        
        cv2.putText(img, name, (x+5,y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,255), 2)
        cv2.putText(img, str(confidence), (x+5,y+h-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,0), 1)  

    # 显示图片
    cv2.imshow('camera',img)

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

# 关闭摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用OpenCV库来进行人脸识别，首先加载了训练数据（使用了经典的Haar分类器来进行人脸检测，以及LBPH算法来进行人脸识别），然后打开摄像头读取图片，并使用Haar分类器检测人脸。对于每个检测到的人脸，使用LBPH算法来识别人脸，并显示标签和置信度。最后，使用OpenCV库来显示图片，并实现了按下“q”键退出的功能。

需要注意的是，该代码仅用作演示和参考，实际使用中需要更加细致和复杂的人脸检测和识别算法，并且需要使用更大的训练集和测试集来提高识别的准确率和鲁棒性。