用c++基于opencv做出人脸识别训练代码

以下是使用C++和OpenCV实现人脸识别的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 加载人脸检测分类器
    CascadeClassifier face_cascade;
    if (!face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml")) {
        cout << "Error loading face cascader." << endl;
        return -1;
    }

    // 加载LBPH人脸识别器
    Ptr<LBPHFaceRecognizer> recognizer = LBPHFaceRecognizer::create();
    recognizer->read("faces.yml");

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
        cout << "Error opening camera." << endl;
        return -1;
    }

    // 循环处理每一帧
    while (true) {
        Mat frame;
        cap.read(frame);

        // 将帧转换为灰度图
        Mat gray;
        cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 检测人脸
        vector<Rect> faces;
        face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3, 0, Size(30, 30));

        // 对每个人脸进行识别
        for (int i = 0; i < faces.size(); i++) {
            // 提取人脸图像并调整大小
            Mat face = gray(faces[i]);
            resize(face, face, Size(200, 200));

            // 进行人脸识别
            int label = -1;
            double confidence = 0.0;
            recognizer->predict(face, label, confidence);

            // 在图像上标记人脸和识别结果
            rectangle(frame, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 2);
            putText(frame, to_string(label), faces[i].tl(), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        // 显示图像
        imshow("Face Recognition", frame);

        // 等待按下ESC键退出程序
        if (waitKey(30) == 27) {
            break;
        }
    }

    // 释放摄像头并关闭窗口
    cap.release();
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先加载了人脸检测分类器和LBPH人脸识别器。然后，我们打开摄像头并循环处理每一帧。对于每一帧，我们将其转换为灰度图，并使用人脸检测分类器检测其中的人脸。对于每个检测到的人脸，我们提取其图像并调整大小，然后使用LBPH人脸识别器进行识别。最后，我们在图像上标记人脸和识别结果，并显示图像。当用户按下ESC键时，程序退出。

需要注意的是，上面的代码仅适用于识别摄像头中的人脸。如果你需要识别静态图像中的人脸，可以将摄像头替换为读取图像文件的代码。另外，你也可以对代码进行修改以适应你的具体需求，如调整分类器参数、训练自己的人脸识别模型等。