如何在python中使用OpenCV檢測人臉
這期內(nèi)容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P如何在python中使用OpenCV檢測人臉，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
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Python的優(yōu)點有哪些
1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；3、Python面向?qū)ο?，能夠支持面向過程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見功能。
人臉識別模塊特征
1、是用一系列分好類的圖像來“訓練”程序，并基于這些圖像來進行識別。這就是OpenCV 及其人臉識別模塊進行人臉識別的過程。
2、每個識別都具有轉(zhuǎn)置信（confidence）評分，因此可在實際應用中通過對其設置閾值來進行篩選。
人臉識別兩種方式
1、自己獲得圖像或從人臉數(shù)據(jù)庫免費獲得可用的人臉圖像。
2、互聯(lián)網(wǎng)上有許多人臉數(shù)據(jù)庫：為了對這些樣本進行人臉識別，必須要在包含人臉的樣本圖像上進行人臉識別。這是一 個學習的過程，但并不像自己提供的圖像那樣令人滿意。
python中OpenCV的人臉檢測功能操作實例
import os
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
def getImageAndLabels(path):
facesSamples = []
ids = []
imagePaths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]
# 檢測人臉
# 加載特征數(shù)據(jù)
face_detector = cv2.CascadeClassifier(
'D:/Python/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
# 參數(shù)： scaleFactor(比例因子)：圖片縮放多少，minNeighbors:至少檢測多少次，minSize maxSize:當前檢測區(qū)域的最大最小面積
# scaleFactor=1.01, minNeighbors=3, maxSize=(33, 33), minSize=(28, 28)
# 遍歷列表中的圖片
for imagePath in imagePaths:
# 打開當前圖片
PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L')
# 將圖片轉(zhuǎn)化為數(shù)組
img_numpy = np.array(PIL_img, 'uint8')
faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy)
# 獲取每張圖片的id
id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0])
# 獲取人臉區(qū)域
for x, y, w, h in faces:
# 進行切片處理,獲取圖像數(shù)組和id
facesSamples.append(img_numpy[y:y+h, x:x+w])
ids.append(id)
return facesSamples, ids
if __name__ == '__main__':
# 圖片路徑
path = './data/jm/'
# 獲取圖像數(shù)組和id標簽數(shù)組
faces, ids = getImageAndLabels(path)
# 獲取循環(huán)對象
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(faces, np.array(ids))
# 保存文件
recognizer.write('trainer/trainer.yml')上述就是小編為大家分享的如何在python中使用OpenCV檢測人臉了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
當前題目：如何在python中使用OpenCV檢測人臉
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