基于OpenCV3.4的人脸识别

最新推荐文章于 2024-11-05 17:12:41 发布

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分类专栏： OpenCV学习

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_42860591/article/details/106590083

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本文介绍了如何使用OpenCV3.4进行人脸识别。首先，文章讲解了前期准备，包括创建dataset和trainer文件夹来存放和训练人脸。接着，详细阐述了录入人脸的代码实现，以及如何通过摄像头捕获并训练人脸。最后，提到了检测已训练人脸的代码段。OpenCV自带的人脸模型资源也在文中给出。

摘要由CSDN通过智能技术生成

我们采用opencv自带的人脸模型
也可以自己创立模型可参考：
自创人脸模型

一、前期准备：

1.建立一个文件夹dataset，用来存放人脸
2.建立一个文件夹trainer，用来训练人脸，
在这里插入图片描述
OpenCV自带的人脸模型：
链接：https://pan.baidu.com/s/1y64L9pwmyBUpIOPtNJe3BA
提取码：p85p

二、编写代码：

1.编写录入人脸代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import os

cam = cv2.VideoCapture(0)
cam.set(3, 640) # set video width
cam.set(4, 480) # set video height

face_detector = cv2.CascadeClassifier('G:/haarcascade_frontalface_default.xml')

# For each person, enter one numeric face id
face_id = input('\n enter user id end press <return> ==>  ')

print("\n [INFO] Initializing face capture. Look the camera and wait ...")
# Initialize individual sampling face count
count = 0

while(True):
    ret, img = cam.read()
    img = cv2.flip(img, 1) # flip video image vertically
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.5, 2)

    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)
        count += 1

        # Save the captured image into the datasets folder
        cv2.imwrite("dataset/User."