opencv框出人脸,利用opencv实现人脸识别步骤

opencv框出人脸,利用opencv实现人脸识别步骤

训练数据下载地址：opencv/opencv5。人脸识别根据训练数据识别新图片。 importcv2#Detectfacesinthepicturefaces=face_cascade.detectMultiScale(image)返回值face是opencv使用训练分类器在图片上查找人脸。具体实现代码将图片转换为灰色，并使用OpenCV的scvtColor()转换图片颜色。代码如下：12345678910importcv2filepath="img/xingye-1.jpg"img=cv2.imread(文件路径)#

ˋ▂ˊ 设计人脸识别系统的第一步是使用OpenCV对图像文件中的人脸进行标记。以下是常用的人脸识别特征文件。您可以使用CascadeClassifier()类来进行人脸识别。 Face_cascade=cv2.CascadeClassifier导入Haarcascade分类器算法，读入待处理的图像，将图像转换为当时的大小。使用DetectMultiScale()函数首先识别人脸，框在原始图像上，然后提取识别出的图像中的人脸矩形框，在人脸矩形框中识别出眼睛，框在原始图像上，并显示

#include"opencv2/imgproc/imgproc_c.h"usingnamespacecv;usingnamespacestd;//人脸识别voiddatectFace(Mat&frame,CascadeClassifiercascade,doublescale){//当我们使用OpenCV+我们自己的人脸检测算法时，灰度处理可以节省内存，在视频图像中绘制人脸框将有利于我们的开发和调试过程。 人脸框的绘制过程如下：打开相机，循环取帧数据并转换为jpg格式，方便人脸检测时的传输

在做人脸检测的时候，我们需要将检测结果画到图片上才能看到效果，这时候我们可以利用OpenCV的基本绘图功能，在原图上画出人脸检测框和人脸关键点。 关键代码如下：/TOD15.2，opencv画人脸识别框1，非智能就是在人脸上画框importcv2color1=(0,0,255)#设置颜色color2=(255,0,0)粗细=4#矩形线的粗细simg=cv2.imread("face.p

╯＾╰〉 首先，要使用OpenCV来捕捉人脸，我们需要知道OpenCV中计算机摄像头的代码号值，一般来说，摄像头的读数值为0，需要使用函数VideoCapture()。 另外，在OpenCface数据采集程序中注意：单纯安装opencv-python并不包含用于人脸识别的功能，因为人脸识别功能仍然是opencvbeta版本的一部分，其稳定性无法保证，所以不包含在常规发布版本中。 安装opencv-contrib