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使用OpenCV的LBPH算法实现人脸识别并显示名字

2023-11-10 20:44:13 深夜i -- --

OpenCV LBPH算法人脸识别显示名字

人脸识别技术一直以来都是计算机视觉领域的研究热点之一。近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的人脸识别模型如ArcFace、FaceNet等取得了很大的突破。然而，在某些场景下，基于传统方法的人脸识别算法仍然具有一定的优势。本文将介绍一种基于OpenCV的LBPH算法来实现人脸识别，并在识别成功后显示相关人员的名字。

首先，我们需要明确LBPH算法的基本原理。LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法是一种基于局部二值模式直方图的人脸识别方法。它通过将图像划分为若干个局部区域，并计算每个区域的局部二值图。然后，根据这些局部二值图计算每个区域的直方图，并将这些直方图进行合并，得到一个整体的特征向量。通过比较不同人脸图像的特征向量，就可以进行人脸的识别。

在开始实现之前，我们需要准备一些数据。可以通过收集一组人脸图像，并将它们与相应的人员名字进行标记。接下来，我们使用OpenCV库中的人脸检测算法，如Haar级联分类器，来检测输入图像中的人脸区域。然后，将这些检测到的人脸区域传递给LBPH算法进行人脸识别。

首先，我们需要导入OpenCV库，并加载人脸检测模型。

python
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

接下来，我们需要加载人脸识别模型，并准备训练数据。

python
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('trainer.yml')
names = ['John', 'Jane', 'Michael', 'Emma', 'Daniel'] # 对应人脸图像的名字

然后，我们可以使用摄像头或者读取一张人脸图像作为输入，并进行人脸识别。

python
cap = cv2.VideoCapture(0) # 开启摄像头
# 或者
# image = cv2.imread('test_image.jpg') # 读取一张人脸图像
while True:
  ret, frame = cap.read()
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=5)
  for (x, y, w, h) in faces:
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    id_, confidence = recognizer.predict(roi_gray)
    if confidence >= 45: # 设置阈值，如果置信度高于阈值就认为识别成功
      name = names[id_]
    else:
      name = 'Unknown'
    
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(frame, name, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
  cv2.imshow('Face Recognition', frame)
  if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
    break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码将打开摄像头，并实时识别人脸，并将识别结果显示在图像上。在识别成功后，它会显示相关人员的名字。如果识别失败或者置信度低于阈值，它会显示"Unknown"。

通过以上代码实现的人脸识别系统，基于OpenCV的LBPH算法，可以在实时场景中进行人脸识别，并在识别成功后显示相关人员的名字。然而，需要注意的是，LBPH算法在复杂场景中的表现可能不如基于深度学习的方法，所以在选择人脸识别算法时需要根据具体应用场景进行权衡和选择。

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