目标人脸检测与识别代码
时间: 2023-09-30 07:04:07 浏览: 51
人脸检测和识别是计算机视觉领域的重要应用之一。以下是一个使用Python和OpenCV库实现目标人脸检测和识别的示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 加载训练好的人脸检测器和识别器
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 加载训练好的人脸数据集
face_recognizer.read('trained_faces.yml')
# 加载标签文件
labels = {}
with open('labels.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
label, name = line.strip().split(':')
labels[int(label)] = name
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
# 将帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
# 提取人脸ROI
face_roi = gray[y:y+h, x:x+w]
# 对人脸ROI进行识别
label, confidence = face_recognizer.predict(face_roi)
# 在人脸周围绘制矩形框和标签
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, labels[label], (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)
# 显示帧
cv2.imshow('frame', frame)
# 按ESC键退出
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在使用该代码之前,你需要先准备好以下文件:
- `haarcascade_frontalface_default.xml`: OpenCV提供的人脸检测器模型;
- `trained_faces.yml`: 训练好的人脸识别器模型;
- `labels.txt`: 包含标签和人名的文件。
你可以通过OpenCV提供的工具训练自己的人脸数据集,并使用训练好的模型进行人脸识别。