Python3+OpenCV实现快速人脸数据采集与识别系统

资源摘要信息:"本项目主要涉及使用OpenCV库进行人脸识别的相关技术。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由一系列C函数和C++类构成，用于开发实时的计算机视觉应用。本项目为一个基于python3的简单人脸识别系统，实现的功能主要包括： 1. 人脸图像采集：通过调用电脑摄像头，实时采集人脸图像。这一过程在datasets.py文件中实现，涉及到对OpenCV库中VideoCapture类的调用，用于打开和读取摄像头数据。 2. 数据训练：此模块使用OpenCV提供的训练算法对采集到的人脸数据进行训练。在training.py文件中，通过加载预训练的xml文件和调用OpenCV的人脸识别训练接口来实现快速准确的数据训练。训练得到的模型会存放在新建文件夹中，便于后续使用。 3. 人脸识别：系统使用训练好的数据进行人脸识别。在recognition.py文件中实现，运用OpenCV中的人脸检测和识别功能，检测当前摄像头获取的图像中的人脸，并与训练好的数据进行比对，从而实现人脸的识别功能。 4. 删除数据：通过delFile.py文件，用户可以删除不再需要的人脸数据集，以维持数据库的清洁和准确性。 整个项目没有图形用户界面，是通过命令行进行交互的，但是功能全面，用户可以通过命令行输入不同的指令来操作系统进行人脸数据的采集、训练、识别和删除等操作。准确率方面，通过增加训练数据集的大小和多样性，可以有效地提升系统的识别准确率。 需要注意的是，项目的实施需要事先安装好Python环境，同时确保安装了OpenCV库及其依赖。由于代码中涉及到多个.py文件，因此在运行前需要确保这些文件没有错误，并且文件之间的依赖关系正确无误。 此外，.face_datesets_training_recognition.py.swp文件是一个备份文件，通常由文本编辑器自动生成，用于防止编辑时的意外丢失，它并不是项目的核心文件，但可以用来恢复编辑过程中的意外中断。trainer.yml文件可能包含了训练过程中的配置信息，具体需要查看该文件内容确定。"