Ptr<FaceRecognizer> modelPCA = EigenFaceRecognizer::create(); // modelPCA->read("MyFacePCAModel.xml");/
时间: 2023-07-14 08:14:29 浏览: 34
这段代码是使用OpenCV库中的EigenFaceRecognizer类创建一个基于PCA(Principal Component Analysis)的人脸识别模型,并将其存储在MyFacePCAModel.xml文件中。如果您注释掉了modelPCA->read("MyFacePCAModel.xml");这一行代码,那么就是创建了一个新的模型,而不是从文件中读取现有的模型。
相关问题
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");和BFMatcher matcher ( NORM_HAMMING );意思是一样的吗?
`Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming")` 和 `BFMatcher matcher(NORM_HAMMING)` 都表示创建一个使用汉明距离作为距离度量方式的暴力匹配器对象。它们的功能相同,只是创建方式不同。
具体来说,`BFMatcher` 是 OpenCV 中的一个类,用于计算两个特征描述子之间的距离,并进行暴力匹配。而 `DescriptorMatcher` 是一个抽象基类,它定义了匹配器的接口,包括 `match`、`knnMatch` 等函数。实际使用中,我们通常使用 `DescriptorMatcher::create` 函数创建一个匹配器对象,可以指定不同的匹配算法和参数,例如:
```c++
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
```
上述代码表示创建一个使用汉明距离作为距离度量方式的暴力匹配器对象。其中,`"BruteForce-Hamming"` 是匹配算法的名称,表示使用暴力匹配器和汉明距离作为距离度量方式。需要注意的是,不同的匹配算法和参数会对匹配效果和速度产生影响,需要根据具体问题进行选择。
总之,`Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming")` 和 `BFMatcher matcher(NORM_HAMMING)` 都可以用于创建一个使用汉明距离作为距离度量方式的暴力匹配器对象,只是创建方式不同。
error: 'createEigenFaceRecognizer' is not a member of 'cv::face' cv::Ptr<cv::face::FaceRecognizer> recognizer = cv::face::createEigenFaceRecognizer();
从OpenCV 3.3开始,`cv::face::createEigenFaceRecognizer()`函数已被弃用,并且在OpenCV 4.0中已经移除。相应地,人脸识别功能已进行了一些改变。
以下是使用OpenCV 4.0及更高版本的示例代码来创建Eigenfaces人脸识别器:
```cpp
#include <opencv2/face.hpp>
// ...
void trainEigenfacesRecognizer(cv::Ptr<cv::face::FaceRecognizer>& recognizer)
{
// 加载人脸图像和标签
std::vector<cv::Mat> images;
std::vector<int> labels;
// 添加训练样本到images和labels容器
// 创建Eigenfaces人脸识别器
recognizer = cv::face::EigenFaceRecognizer::create();
// 训练识别器
recognizer->train(images, labels);
}
// ...
int main()
{
cv::Ptr<cv::face::FaceRecognizer> recognizer;
trainEigenfacesRecognizer(recognizer);
// 使用识别器进行人脸识别
return 0;
}
```
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::face::EigenFaceRecognizer`类的要求。如果你使用的是较旧版本的OpenCV,可能需要查阅对应版本的文档以获取正确的人脸识别功能API。
希望这可以帮助你解决问题。如果你还有其他问题,请随时向我提问。