cv2中recognizer. predict 的用法

时间: 2023-05-20 14:03:47 浏览: 848

关于一个人脸识别算法的代码示例，基于python和OpenCV实现的人脸识别器.docx

### 人脸识别算法的基础实现 #### 一、简介本文档介绍了一个基于Python和OpenCV库的人脸识别系统的基本实现。该系统包括了人脸检测和识别两个主要部分，使用了Haar级联分类器进行人脸检测，并利用LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸识别。以下将对这一实现流程中的关键技术点进行详细介绍。 #### 二、关键概念 1. **OpenCV**：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是开源计算机视觉和机器学习软件库。它包含了一系列计算机视觉和图像处理功能。 2. **Haar级联分类器**：一种用于物体检测的机器学习方法，特别适用于人脸检测。它是基于特征的，可以高效地从图像中检测出目标物体。 3. **LBPH算法**：一种用于人脸识别的方法，基于局部二值模式直方图。它通过计算图像中每个像素与周围像素的比较结果，构建特征向量，进而实现人脸识别。 #### 三、代码解析 ##### 1. 导入库 ```python import cv2 ``` 这里导入了OpenCV库，用于实现后续的所有操作。 ##### 2. 加载分类器与模型 ```python face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read('trained_model.yml') ``` - `cv2.CascadeClassifier`用于加载预先训练好的Haar级联分类器，这里是加载默认的人脸检测分类器。 - `cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()`创建了一个LBPH人脸识别器实例。 - `recognizer.read()`函数用于读取之前训练好的模型文件，这里是`trained_model.yml`。 ##### 3. 摄像头初始化与数据处理 ```python cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` - `cv2.VideoCapture(0)`表示打开默认摄像头（通常为内置摄像头）。 - `cap.read()`函数获取摄像头捕获的一帧图像。 - `cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`将彩色图像转换为灰度图像，因为人脸检测和识别在灰度图像上效果更好。 ##### 4. 人脸检测与识别 ```python faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3) roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] label, confidence = recognizer.predict(roi_gray) if confidence < 60: cv2.putText(frame, 'Label: {}'.format(label), (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) else: cv2.putText(frame, 'Unknown', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2) ``` - `detectMultiScale`函数用于检测图像中的多个尺度的人脸。 - `cv2.rectangle`函数用于在检测到的人脸上画出矩形框。 - `recognizer.predict`函数用于对面部区域进行识别，返回识别标签和置信度。 - 使用`cv2.putText`函数在图像上添加文本标签，展示识别结果。 ##### 5. 结果展示与循环控制 ```python cv2.imshow('Face Recognition', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` - `cv2.imshow`用于显示处理后的视频流。 - `cv2.waitKey`函数用于等待按键事件，这里设置等待时间为1毫秒，当按下“q”键时，退出循环。 - 最后释放摄像头资源和销毁所有OpenCV窗口。 #### 四、总结本示例提供了一个简单但实用的人脸识别系统的实现方法，涵盖了从摄像头数据采集、图像预处理、人脸检测到人脸识别的整个流程。需要注意的是，在实际应用中，为了提高识别精度和鲁棒性，可能还需要进一步优化模型训练过程，例如使用更多的训练样本或尝试其他先进的识别算法。此外，还可以考虑加入更多的特性，比如实时跟踪、多角度识别等，以适应不同的应用场景。

recognizer.predict() 是 OpenCV 中人脸识别模块中的一个函数，用于对输入的人脸图像进行识别。它的输入参数是一个人脸图像，输出是一个元组，包含了预测结果和置信度。具体用法可以参考 OpenCV 官方文档。

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cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

cv.FaceRecognizerSF.create

'cv2.face_LBPHFaceRecognizer' object has no attribute 'compute'

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