利用fisherfaces人脸识别利用Python语言中的opencv

好的，接下来我将介绍如何使用Python和OpenCV实现Fisherfaces人脸识别。

Fisherfaces人脸识别是一种基于线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）的算法。相比于Eigenfaces算法，Fisherfaces算法更适合于高维数据，可以更好地区分不同的人脸。

下面是实现Fisherfaces人脸识别的步骤：

1.准备数据集

首先，我们需要准备一组人脸图像作为训练集。同样的，我们可以使用已经存在的人脸数据集。

2.对数据进行预处理

对于每张人脸图像，我们需要对其进行一些预处理，如裁剪、缩放、去除噪声等，以确保图像质量的一致性。

3.将图像转换为特征向量

接下来，我们需要将每张人脸图像转换为一个特征向量。与Eigenfaces算法不同的是，Fisherfaces算法会对特征向量进行归一化处理。

4.进行LDA处理

使用LDA算法对特征向量进行降维处理。在这个过程中，我们需要将所有图像的特征向量组成一个矩阵，并对其进行LDA分解。

5.训练分类器

最后，我们可以使用一个分类器，如KNN或SVM，来训练我们的模型。训练过程包括将测试图像的特征向量与训练集中的特征向量进行比较，并输出最相似的图像。

现在，让我们来看一下如何使用Python和OpenCV来实现Fisherfaces人脸识别：

1.首先，我们需要安装OpenCV和numpy库。可以使用pip命令进行安装：

pip install opencv-python
pip install numpy

2.接下来，我们需要导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

3.然后，我们需要加载训练集中的所有图像，并将它们转换为一组特征向量：

# 加载训练集中的所有图像
images = []
for i in range(1, 41):
    for j in range(1, 11):
        filename = f'./data/s{str(i)}/{str(j)}.pgm'
        img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        img = cv2.resize(img, (92, 112))
        images.append(img)
        
# 将图像转换为特征向量
data = np.array([img.flatten() for img in images], dtype=np.float32)

4.接下来，我们需要将特征向量进行归一化处理：

# 对特征向量进行归一化处理
mean = np.mean(data, axis=0)
data -= mean

5.然后，我们需要使用LDA算法将特征向量进行降维处理：

# 对数据进行LDA降维处理
labels = np.repeat(range(1, 41), 10)
lda = cv2.face.createFisherFaceRecognizer()
lda.train(data, labels)

6.最后，我们可以使用KNN分类器来训练我们的模型，并进行人脸识别：

# 训练KNN分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(lda.getProjections(), cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

# 进行人脸识别
test_img = cv2.imread('./data/s1/1.pgm', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
test_img = cv2.resize(test_img, (92, 112))
test_data = np.array(test_img.flatten(), dtype=np.float32).reshape(1, -1)
test_data -= mean
_, result, _, _ = knn.findNearest(lda.project(test_data), k=1)

print(f'Predicted label: {result}')

这里我们使用了第1个人的第1张图像作为测试图像，输出的结果应该是1，表示识别成功。

希望这个回答对你有所帮助。