基于OpenCV和Python的LBPH人脸识别签到系统

知识点1: OpenCV和人脸识别 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了很多常用的功能，包括人脸检测、人脸特征点定位和人脸特征提取等。在人脸识别签到系统中，OpenCV的人脸检测器可以用于进行人脸的初步检测，从而确定人脸的位置。 知识点2: haarcascade_frontalface_default.xml和人脸二分类判定 haarcascade_frontalface_default.xml是一个训练好的人脸检测器，它可以用于人脸的二分类判定，即判断一个图像中是否包含人脸。在人脸识别签到系统中，这个训练器被用于完成人脸检测。 知识点3: Python和OpenCV在视频中的人脸检测 Python是一种广泛使用的编程语言，它具有简单易学、功能强大的特点。在人脸识别签到系统中，Python与OpenCV结合，通过调用摄像头：“cv2.VideoCapture(1)”的方式，实现了视频中的人脸检测。 知识点4: 人脸关键点定位和特征提取 人脸关键点定位的目标是在确知人脸位置的基础上，精确定位面部的关键点。人脸特征提取则是根据上述标准化的人脸区域图块，提取出数字化的特征。即完成从RGB信息到数值特征的变换。此环节需要尽量使得同一个人物的不同人脸所提取到的特征尽可能相似，而不同人物的人脸所提取的特征尽可能相异。 知识点5: LBPH算法和人脸识别模型的训练 LBPH算法是一种人脸识别算法，它的全称是局部二值模式直方图。在人脸识别签到系统中，使用LBPH算法进行人脸识别模型的训练。cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()是OpenCV提供的一个函数，用于创建LBPH人脸识别器。 知识点6: 文件名称"FaceRecognition-master" 这个文件名称可能表示了一个包含人脸识别相关代码、数据和文档的项目。这个项目可能是用Python编写的，用于实现人脸识别的各种功能，包括人脸检测、特征提取和人脸识别模型的训练等。"master"可能表示这个项目是该项目的主分支，包含了最新的代码。