基于OpenCV的人像识别系统.zip资源-CSDN文库

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185 浏览量 2024-05-04 09:44:33 上传评论收藏 1.03MB ZIP 举报

【OpenCV人像识别系统详解】 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像和视频处理功能。基于OpenCV的人像识别系统是利用计算机视觉技术来识别人脸的一种应用，广泛应用于安全监控、社交媒体、智能门锁等领域。 **一、人脸识别基本流程** 1. **人脸检测**：系统需要检测到图像中的脸部区域。OpenCV提供了Haar级联分类器、Adaboost、Local Binary Patterns (LBP) 和HOG等方法来实现这一目标。Haar级联分类器是常用的一种，通过预训练的级联分类器文件（如`haarcascade_frontalface_default.xml`）在图像中寻找人脸特征。 2. **特征提取**：检测到人脸后，系统需要提取人脸的特征以便于后续的识别。常见的特征提取方法包括Eigenfaces、Fisherfaces和LBPH（局部二值模式直方图）。这些方法将人脸转换为低维度向量，使得不同人脸之间可以进行比较。 3. **人脸识别**：特征提取完成后，系统会使用机器学习算法（如支持向量机SVM、K近邻KNN或神经网络）训练模型，将提取的特征与已知的人脸模板进行匹配，以识别出对应的人。 4. **匹配与识别**：当新的人脸图像进入系统时，系统会用同样的特征提取方法处理，然后将提取的特征与数据库中的模板进行比较，找出最相似的一组，从而确定人脸的身份。 **二、OpenCV关键函数与模块** 1. **cv2.CascadeClassifier**：用于人脸检测，加载预训练的级联分类器模型，如`cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')`。 2. **cv2.cvtColor**：用于图像颜色空间转换，如将BGR图像转换为灰度图像，`gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`。 3. **cv2.equalizeHist**：对灰度图像进行直方图均衡化，增强图像对比度，`equalized_img = cv2.equalizeHist(gray)`。 4. **cv2.face** 模块：提供人脸识别功能，如EigenFace、FisherFace和LBPH等算法。 5. **cv2.LBPHFaceRecognizer_create()** 或 `cv2.createEigenFaceRecognizer()`：创建相应的识别器对象。 6. **识别器的训练和预测**：使用`recognizer.train(images, labels)`训练识别器，`predict(image)`进行预测。 7. **cv2.imshow** 和 `cv2.waitKey`：用于显示图像并等待用户按键，便于调试过程。 **三、实际应用与挑战** 虽然OpenCV提供了强大的人脸识别功能，但在实际应用中仍面临一些挑战，如光照变化、表情、遮挡、姿态变化等因素都会影响识别效果。解决这些问题通常需要采用更高级的特征表示、深度学习模型（如卷积神经网络CNN）以及数据增强技术。在`face_recognition-master`这个项目中，开发者可能已经实现了上述流程，并可能包括了额外的优化，如使用深度学习模型进行特征提取或识别，或者利用OpenCV之外的库如dlib或TensorFlow来提高识别性能。基于OpenCV的人像识别系统是计算机视觉领域的一个重要应用，通过不断的技术进步和创新，我们可以期待其在未来的各种应用场景中发挥更大的作用。

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基于OpenCV的人像识别系统.zip （7个子文件）

face_recognition-master

detector.py 2KB

.idea

vcs.xml 180B

recognizer

trainningData.yml 13.19MB

FaceBase.db 2KB

trainner.py 868B

haarcascade_frontalface_default.xml 908KB

datasetCreator.py 2KB

# -- coding: utf8 - import cv2 import sqlite3 # Describe: 采集人脸样本脚本 # Author : 江依鹏 # 导入openCV自带的人脸检测配置文件 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml'); # 启动电脑的摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) def insertOrUpdate(id, name, age): conn = sqlite3.connect("FaceBase.db") sql = "SELECT * FROM people WHERE id = " + str(id) cursor = conn.execute(sql) isRecordExist = 0 for row in cursor: isRecordExist = 1 if (isRecordExist == 1): cmd = "UPDATE people SET name=" + str(name) + ",age=" + str(age) + " WHERE id = " + str(id) else: cmd = "INSERT INTO people (id, name, age) VALUES (" + id + "," + str(name) + "," + age + ")" print cmd conn.execute(cmd) conn.commit() conn.close() # 待采集的人脸对应的编号 id = raw_input('Enter user id: ') name = raw_input('Enter user name: ') age = raw_input('Enter user age: ') insertOrUpdate(id, name, age) # 人脸样本编号 sampleNum = 0; while True: ret, img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: sampleNum = sampleNum + 1; # 将检测到的人脸保存至dataSet/User.{id}.{sampleNum}.jpg # 当id为1时保存后的文件名如:User.1.1.jpg cv2.imwrite('dataSet/User.' + str(id) + '.' + str(sampleNum) + '.jpg', gray[y:y + h, x:x + w]) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 每隔0.1秒采集一次人脸图像 cv2.waitKey(100); cv2.imshow("Face", img); cv2.waitKey(1); # 当采集了50个人脸样本后停止采集 if (sampleNum >= 20): break # 关闭摄像头 cam.release() # 关闭摄像头显示窗口 cv2.destroyAllWindows()

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