python-opencv中的函数: recognizer.predict

函数 `recognizer.predict` 的返回值是一个二元组 (label, confidence)，其中 label 表示预测结果的标签，confidence 表示预测结果的置信度。具体解释如下：

- label：表示预测结果的标签，类型为 int。在人脸识别任务中，通常将每个人的人脸分配一个唯一的标签，例如 0 表示张三，1 表示李四等等。
- confidence：表示预测结果的置信度，类型为 float。置信度越高，表示算法对预测结果越有信心。通常置信度的取值范围为 [0, 1]，且越接近 1 表示置信度越高。

相关问题

python基于opencv的人脸识别代码

以下是基于OpenCV的人脸识别的Python代码示例：

import cv2

# 加载Haar级联分类器
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 加载训练数据集
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read("trainer.yml")

# 加载标签
labels = {"person_name": 1}
with open("labels.pickle", 'rb') as f:
    labels = pickle.load(f)
    labels = {v:k for k,v in labels.items()}

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=5)

    # 对每个检测到的人脸进行识别
    for (x, y, w, h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        id_, confidence = recognizer.predict(roi_gray)
        if confidence >= 45 and confidence <= 85:
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
            name = labels[id_]
            cv2.putText(frame, name, (x,y), font, 1, (255,255,255), 2, cv2.LINE_AA)

        # 画出人脸检测框
        color = (255, 0, 0)
        stroke = 2
        end_cord_x = x + w
        end_cord_y = y + h
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (end_cord_x, end_cord_y), color, stroke)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码示例中，我们首先加载了Haar级联分类器和训练数据集，然后打开摄像头，并对每个检测到的人脸进行识别。如果置信度（confidence）在45到85之间，就将人脸识别结果绘制在视频帧上。最后，我们通过cv2.imshow()函数显示视频帧，并使用cv2.waitKey()函数等待用户按下“q”键退出循环。

基于python+openCV的人脸识别门禁系统的设计与实现

人脸识别门禁系统主要分为以下几个步骤：

1. 采集人脸数据：使用摄像头采集人脸数据，包括正面、侧面、斜视等角度的照片，并将这些数据存储在数据库中。

2. 人脸识别：使用OpenCV库中的人脸识别算法对人脸进行识别，判断是否为已经存储在数据库中的人脸数据。

3. 控制门禁：如果人脸识别结果是已经授权的用户，则开启门禁通过；否则，门禁保持关闭状态。

以下是一个基于Python和OpenCV的人脸识别门禁系统的设计和实现：

1. 安装OpenCV库：使用pip命令安装OpenCV库，命令为：pip install opencv-python。

2. 收集人脸数据：使用摄像头采集人脸数据。可以使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture函数来获取摄像头捕获的视频流，使用cv2.imshow函数显示视频流。可以使用cv2.CascadeClassifier函数来检测人脸，并使用cv2.rectangle函数在图像上标记出人脸位置，然后使用cv2.imwrite函数保存人脸图像。

3. 创建人脸数据库：使用Python中的sqlite3库创建一个sqlite3数据库，用于存储已经采集到的人脸数据。可以使用sqlite3库中的execute函数执行SQL语句来创建数据库表格。

4. 人脸识别：使用OpenCV库中的人脸识别算法进行人脸识别。可以使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create函数创建一个LBPH人脸识别器，并使用train函数训练识别器。在识别过程中，可以使用detectMultiScale函数检测人脸，并使用predict函数对人脸进行识别。

5. 控制门禁：如果人脸识别结果是已经授权的用户，则开启门禁通过；否则，门禁保持关闭状态。

代码示例：

import cv2
import sqlite3

# 定义摄像头编号
camera_port = 0
# 定义人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 定义LBPH人脸识别器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 创建人脸数据库
def create_database():
    conn = sqlite3.connect('face.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces
                 (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                  name TEXT NOT NULL,
                  image BLOB NOT NULL)''')
    conn.commit()
    conn.close()

# 添加人脸数据到数据库
def add_face(name, image):
    conn = sqlite3.connect('face.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute("INSERT INTO faces (name, image) VALUES (?, ?)", (name, image))
    conn.commit()
    conn.close()

# 从数据库中获取人脸数据
def get_faces():
    conn = sqlite3.connect('face.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute("SELECT * FROM faces")
    rows = c.fetchall()
    conn.close()
    return rows

# 训练人脸识别器
def train_recognizer(faces):
    images = []
    labels = []
    for id, name, image in faces:
        # 转换为灰度图像
        gray_image = cv2.cvtColor(cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_GRAYSCALE), cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        # 检测人脸
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5)
        for (x, y, w, h) in faces:
            # 裁剪人脸图像
            face = gray_image[y:y+h, x:x+w]
            # 添加到训练集中
            images.append(face)
            labels.append(id)
    # 训练识别器
    recognizer.train(images, np.array(labels))

# 人脸识别
def recognize_face():
    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_port)
    while True:
        # 读取视频帧
        ret, frame = cap.read()
        # 转换为灰度图像
        gray_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 检测人脸
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5)
        for (x, y, w, h) in faces:
            # 裁剪人脸图像
            face = gray_image[y:y+h, x:x+w]
            # 进行识别
            id, confidence = recognizer.predict(face)
            # 如果置信度小于50，则认为识别成功
            if confidence < 50:
                # 获取数据库中对应的人脸数据
                conn = sqlite3.connect('face.db')
                c = conn.cursor()
                c.execute("SELECT * FROM faces WHERE id=?", (id,))
                row = c.fetchone()
                conn.close()
                # 显示识别结果
                cv2.putText(frame, row[1], (x, y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
                # 控制门禁
                open_door()
            else:
                # 显示识别失败的结果
                cv2.putText(frame, 'Unknown', (x, y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
        # 显示视频帧
        cv2.imshow('Face Recognition', frame)
        # 等待按键操作
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    # 释放摄像头
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 控制门禁
def open_door():
    pass

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    create_database()
    # 添加人脸数据到数据库
    add_face('Tom', cv2.imencode('.jpg', cv2.imread('tom.jpg'))[1].tostring())
    add_face('Jerry', cv2.imencode('.jpg', cv2.imread('jerry.jpg'))[1].tostring())
    # 获取人脸数据
    faces = get_faces()
    # 训练识别器
    train_recognizer(faces)
    # 开始人脸识别
    recognize_face()

在上面的代码示例中，我们首先创建了一个sqlite3数据库，用于存储人脸数据。然后，我们使用摄像头采集人脸数据，并将人脸数据添加到数据库中。接着，我们获取人脸数据，并使用训练数据训练了一个LBPH人脸识别器。最后，我们使用摄像头进行人脸识别，如果识别成功则开启门禁通过。