基於Opencv的人臉識別

要進行人臉的識別的訓練，首先我們要對openv中人臉識別類facerecognizer要有乙個了解， 可以參考這個部落格對facerecognizer 有乙個了解 這個部落格對人臉的訓練解釋的很好，具體怎麼訓練可以閱讀這個部落格。

關於人臉識別 我們有一下兩個步驟

1.利用pca變換的人臉識別，對人臉進行訓練。

2.讀取訓練出的檔案，並進行判別。

首先第一步是對人臉進行集中訓練，訓練成功後會生成乙個xml檔案。

下面是如何訓練的**：

#include

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include  
using
namespace cv;
using
namespace
std;
using
namespace face;
cascadeclassifier face_cascades;
void read_csv(const
string& filename, vector
& images, vector
& labels, char separator = ';')
string line, path, classlabel;
while (getline(file, line))//從文字檔案中讀取一行字元，未指定限定符預設限定符為「/n」
}}int main()

**如下：

#include

#include 
#include 
#include 
#include 
using
namespace cv;
using
namespace
std;
using
namespace face;
cascadeclassifier g_face_cascades;
rng g_rng(12345);
ptrmodel;
int predict(mat src_image);
void detectanddisplay(mat frame);
int main()
detectanddisplay(frame);
}return0;}
void detectanddisplay(mat frame)
else
equalizehist(frame_gray, frame_gray);   //直方圖均衡化
//detectmultiscale函式中frame_gray表示的是要檢測的輸入影象為frame_gray，faces表示檢測到的人臉目標序列，1.1表示
//每次影象尺寸減小的比例為1.1，2表示每乙個目標至少要被檢測到3次才算是真的目標(因為周圍的畫素和不同的視窗大
//小都可以檢測到人臉),cv_haar_scale_image表示不是縮放分類器來檢測，而是縮放影象，size(30, 30)為目標的
//最小最大尺寸
g_face_cascades.detectmultiscale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | cv_haar_scale_image, size(30, 30));
mat* pimage_roi = new mat[faces.size()];    //定以陣列
string str;
for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
scalar color = scalar(g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255));//所取的顏色任意值
rectangle(frame, point(faces[i].x, faces[i].y), point(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height), color, 1, 8);//放入快取
puttext(frame, str, point(faces[i].x, faces[i].y), font_hershey_complex, 1, scalar(0, 0, 255));//新增文字
}delete pimage_roi;
imshow("人臉識別", frame);
waitkey(30);
}int predict(mat src_image)  //識別

之後我將他封裝成了乙個類，**就幾行搞定了，方便快捷。

封裝類的資料連線這裡寫鏈結內容

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