cv2中recognizer. predict 的用法

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。

相关问题

idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1)

这段代码实现了人脸识别的功能。首先在检测到人脸的矩形区域内，使用`recognizer.predict()`方法计算出一个检验结果，返回预测的标签和置信度。如果置信度小于100，表示预测结果可信，根据预测的标签idnum查找对应的用户名names[idnum]，并将置信度confidence进行格式化，最后将用户名和置信度分别使用`cv2.putText()`方法输出在图像上。如果置信度大于等于100，则认为预测结果不可信，将用户名设为"unknown"。

recognizer = cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()如何训练的

要训练一个基于LBPH算法的人脸识别模型，以下是一些基本步骤：

1. 准备数据集：首先需要一个包含人脸图像的数据集，每个人脸都应该有一个唯一的标识符。可以使用OpenCV的cv2.imread()函数读取图像，并使用cv2.cvtColor()将图像转换为灰度图像。

2. 提取人脸特征：使用OpenCV的cv2.CascadeClassifier()函数检测每个图像中的人脸，并使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()函数创建一个人脸识别器对象。然后，使用识别器对象的train()方法将人脸图像转换为特征向量，并将其存储在模型中。

3. 训练模型：使用识别器对象的train()方法训练模型。在训练过程中，模型将遍历所有图像并提取特征向量。

4. 测试模型：使用识别器对象的predict()方法测试模型。predict()方法将输入图像转换为特征向量，并将其与存储在模型中的所有特征向量进行比较以找到最佳匹配。

以下是一个基于LBPH算法的人脸识别模型的示例代码：

import cv2 as cv

# 准备数据集
dataset = cv.face.getDataset()

# 创建人脸识别器对象
recognizer = cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 提取人脸特征并训练模型
for (x, y, w, h) in dataset:
    img = cv.imread(x, cv.IMREAD_GRAYSCALE)
    face = img[y:y+h, x:x+w]
    label = y  # 使用y作为标识符
    recognizer.update([face], [label])

# 测试模型
img = cv.imread("test.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)
label, confidence = recognizer.predict(img)
print(label, confidence)

在这个示例中，我们首先使用cv.face.getDataset()函数准备数据集，然后创建一个LBPH人脸识别器对象。接下来，我们遍历数据集中的每个图像，并使用recognizer.update()方法将人脸图像转换为特征向量并将其存储在模型中。最后，我们使用recognizer.predict()方法测试模型，并输出预测结果以及置信度。