用python做人脸识别的程序怎么做_手把手教你用Python实现人脸识别

时间: 2023-10-20 13:07:35 浏览: 41
人脸识别是一种基于图像处理和模式识别技术的应用,能够自动识别图像中的人脸,并对其进行识别和分类。Python是一种功能强大的编程语言,可以用来实现人脸识别程序。 以下是一个使用Python实现人脸识别的简单步骤: 1. 安装OpenCV库:OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,可用于处理图像和视频数据。在Python中,可以使用pip命令安装OpenCV库,如下所示: ``` pip install opencv-python ``` 2. 收集人脸图像:需要收集一组人脸图像,用于训练人脸识别模型。可以使用摄像头或从文件中读取图像。 3. 训练人脸识别模型:使用Python编写代码,使用OpenCV库训练人脸识别模型。OpenCV库提供了许多不同的人脸识别算法,例如Eigenfaces、Fisherfaces和LBPH算法等。 4. 测试:使用训练好的模型进行人脸识别。可以使用摄像头或从文件中读取图像,然后将其传递给人脸识别模型进行识别。 下面是一个简单的Python程序,用于实现人脸识别: ```python import cv2 # 加载人脸识别器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载训练好的人脸识别模型 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read('trainer.yml') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 从摄像头中读取图像 ret, img = cap.read() # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: # 绘制矩形框 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) # 识别人脸 id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) # 显示识别结果 if confidence < 70: cv2.putText(img, "Name: " + str(id), (x+5,y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,255), 2) else: cv2.putText(img, "Unknown", (x+5,y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,255), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Face Recognition',img) # 按下q键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码中,首先加载了人脸识别器和训练好的人脸识别模型,然后打开摄像头,不断读取摄像头中的图像。使用人脸识别器检测图像中的人脸,然后使用训练好的模型进行识别。如果识别结果可信度高于70%,则显示人名,否则显示未知。最后,将识别结果显示在图像中,并等待用户按下q键退出程序。 注意,在使用OpenCV库进行人脸识别时,需要使用训练好的模型进行识别。可以使用OpenCV提供的许多不同的算法来训练人脸识别模型,例如Eigenfaces、Fisherfaces和LBPH算法等。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

【人脸识别】用非常简短的Python代码实现人脸检测

python代码很简短,不像C++等要写几百行代码,但其实你调用的模块,底层都是用C/C++写的 如果imshow出现qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin “cocoa” in “”的报错,请看:Stackoverflow解决...
recommend-type

如何通过python实现人脸识别验证

主要介绍了如何通过python实现人脸识别验证,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

使用卷积神经网络(CNN)做人脸识别的示例代码

主要介绍了使用卷积神经网络(CNN)做人脸识别的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

Python 40行代码实现人脸识别功能

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后...其实如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
recommend-type

Python人脸识别第三方库face_recognition接口说明文档

Python人脸识别第三方库face_recognition接口简单说明,及简单使用方法
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本, 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向

![:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向](https://img-blog.csdnimg.cn/7e3d12895feb4651b9748135c91e0f1a.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5rKJ6YaJ77yM5LqO6aOO5Lit,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. YOLO目标检测算法简介 YOLO(You Only Look Once)是一种
recommend-type

def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。