引言
人脸识别技术近年来得到了飞速的发展，它被广泛应用于安全监控、门禁系统、智能设备等领域。其中，基于特征脸（EigenFaces）的方法是最早期且较为经典的人脸识别算法之一。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现一个简单的人脸识别系统，并通过具体的例子演示其使用方法。
环境准备
在开始之前，请确保已经安装了opencv-python和numpy库。如果还未安装，可以使用pip命令进行安装：
bash
深色版本
pip install opencv-python numpy代码实现
下面是一个简单的使用EigenFaces方法进行人脸识别的例子。我们将从几个训练图像中提取特征，并利用这些特征来识别一个新的图像。
读取训练图像
import cv2
import numpy as np
images = [] # 读取训练图像，注意:图片大小需要一致
a = cv2.imread('data\\hg1.png', 0)
a = cv2.resize(a, (120, 180))
b = cv2.imread('data\\hg2.png', 0)
b = cv2.resize(b, (120, 180))
c = cv2.imread('data\\pyy1.png', 0)
c = cv2.resize(c, (120, 180))
d = cv2.imread('data\\pyy2.png', 0)
d = cv2.resize(d, (120, 180))
images.append(a)
images.append(b)
images.append(c)
images.append(d)
labels = [0, 0, 1, 1]训练数据
初始化预测图像
pre_image = cv2.imread('data\\hg.png', 0)
pre_image = cv2.resize(pre_image, (120, 180))预测数据
创建并训练EigenFaces识别器
# 创建Eigenfaces人脸识别器
recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()
# 使用训练数据(images和labels)来训练识别器
recognizer.train(images, np.array(labels))进行人脸识别预测
# 对预测图像(pre_image)进行人脸识别预测
label, confidence = recognizer.predict(pre_image)
dic = {0: 'hg', 1: 'pyy'}
print('这人是:', dic[label])
print('置信度为:', confidence)显示结果
# 使用OpenCV在图像上标注识别结果
aa = cv2.putText(cv2.imread('data\\hg.png').copy(), dic[label], (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('xx', aa)
cv2.waitKey(0)输出结果
代码解析
- 读取训练图像：从指定路径读取训练图像，并统一调整大小以适应算法需求。
- 初始化预测图像：同样，读取预测图像并调整大小。
- 创建识别器：使用
cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()创建一个EigenFaces人脸识别器对象。 - 训练识别器：通过调用
recognizer.train()方法，并传入训练图像和对应的标签来训练识别器。 - 预测：利用训练好的识别器对预测图像进行分类，并得到预测结果和置信度。
- 结果显示：在预测图像上标注识别结果，并显示图像。
总结
通过上述代码，我们实现了基于EigenFaces的人脸识别。尽管EigenFaces方法在处理光照变化和姿势变化等方面存在局限性，但它依然是理解人脸识别原理的一个很好的起点。随着深度学习技术的发展，如今已经有更为先进的方法如Deep Learning-based方法能够达到更高的准确率。然而，对于初学者来说，从经典的算法开始学习仍然是非常有益的。希望这篇博客能够帮助你入门人脸识别技术，并激发你探索更复杂算法的兴趣。
