VISUAL C++利用OPENCV对图像进行人脸识别(傻瓜教程)

openCV的图像处理计算机视觉学习笔记-人脸检测

2020/2/96.人脸检测

http://localhost:8888/notebooks/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E8%A7%86%E8%A7%89%E5%AD%A6%E4%B9%A0/%E6%BA%90%E6%96%8…1/3In [1]:In [2]:

1. image：输入图像2. scaleFactor=1.1：这个是每次缩小图像的比例，默认是1.13. minNeighbors=3：匹配成功所需要的周围矩形框的数目，每一个特征匹配到的区域都是一个矩形框，只有多个矩形框同时存在的时候，才认为是匹配成功，比如人脸，这个默认值是3。4. minSize：匹配人脸的最小范围5. flags=0：可以取如下这些值： CASCADE_DO_CANNY_PRUNING=1, 利用canny边缘检测来排除一些边缘很少或者很多的图像区域 CASCADE_SCALE_IMAGE=2, 正常比例检测

CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT=4, 只检测最大的物体 CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH=8 初略的检测from imutils import *image = imread('face.png')show(image)2020/2/96.人脸检测

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2/3In [3]:

In [4]:

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In [ ]:# 级联分类器detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")rects = detector.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=2, minSize=(10, 10), flags=cv for (x,y,w,h) in rects: # 画矩形框 cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2) show(image)

基于OpenCV的人脸识别技术实现

近年来，随着人工智能的发展，人脸识别技术逐渐成为热门领域。作为一种高级的计算机视觉技术，在很多领域都得到了广泛的应用，比如安防、金融、教育等等。在这些领域中，人脸识别的应用不仅可以提高效率，还可以提升安全性，同时也能够降低人类的工作负担。

OpenCV是一种开源计算机视觉库，它提供了很多常用的图像处理和计算机视觉算法，比如图像滤波、特征提取、目标跟踪等等。在OpenCV中，人脸识别也是一种常用的功能，通常采用人脸检测和人脸识别两个步骤来实现。

首先，在人脸识别的过程中，人脸检测是必不可少的一步。OpenCV提供的基于Haar特征的人脸检测算法可以帮助我们快速准确地检测到图像中的人脸。这个算法基于一系列的Haar特征来分析图像中的人脸区域，首先会构建一个分类器，然后使用这个分类器来检测每一个图像区域是否为人脸。最终，我们可以得到一个矩形框，将其框住的区域即为人脸。

其次，在人脸检测完成之后，就可以进行人脸识别的工作了。OpenCV提供的人脸识别功能通常基于机器学习算法，比如基于主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)或支持向量机(SVM)的算法。其中，PCA算法是最常用的一种算法，它可以将高维的人脸数据降低到低维空间中，并将其转换为一组特征向量。然后，我们可以将这些特征向量作为训练数据，建立一个分类器。当新的人脸图像输入时，我们可以将其转化为相同的特征向量，并通过分类器输出该图像所属的人物。

总的来说，基于OpenCV的人脸识别技术具有以下优点：

1. 准确度高：OpenCV提供的人脸检测算法和人脸识别算法都可以实现高精度的人脸识别效果。

2. 稳定性强：OpenCV的人脸检测和人脸识别功能在不同环境下都可以保持稳定性和鲁棒性。 3. 易于使用：OpenCV的人脸识别算法使用方便，可以快速实现人脸识别功能。

4. 开放源代码：OpenCV是开源的计算机视觉库，因此可以为研究者和开发者提供更大的自由，促进技术的发展和创新。

实现一个简单的人脸识别程序

人脸识别技术在现代社会中广泛应用于安保、监控、人脸支付等领域。本文将介绍如何实现一个简单的人脸识别程序，包括数据采集、特征提取、分类器训练和测试等步骤。

一、数据采集

人脸识别程序的第一步是采集人脸图像数据，以便后续的特征提取和分类器训练。数据采集有许多方法，例如使用相机、视频录像、人脸数据库等。

在本文中，我们将使用Python语言的OpenCV库来实现数据采集。具体步骤如下：

1.使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture()函数打开摄像头，并设置视频分辨率和帧率。

2.使用while循环读取每一帧的图像，并用cv2.imshow()函数显示出来。

3.当用户按下键盘上的“q”键时，程序终止，并将采集到的人脸图像保存在本地。

二、特征提取

在数据采集之后，我们需要从图像中提取出能够表征人脸特征的信息。通常使用的特征包括颜色直方图、Haar-like特征、LBP特征等。

在本文中，我们将使用Haar-like特征来描述人脸的特征。Haar-like特征是一种计算速度较快，效果也较好的特征提取方法。可以通过OpenCV库的cv2.CascadeClassifier()函数来获取Haar-like特征分类器。

三、分类器训练

在特征提取之后，我们需要使用机器学习算法来训练分类器，以便将人脸图像与非人脸图像进行区分。通常使用的分类器包括SVM、KNN、随机森林等。

在本文中，我们将使用支持向量机（SVM）来训练分类器。SVM是一种二分类器，通过寻找一个最优的超平面将样本分为两个类别。

分类器训练的步骤如下：

1.将采集到的人脸图像和非人脸图像分别划分为训练集和测试集。

2.将训练集中的人脸图像和非人脸图像进行特征提取。

3.将特征向量和标签传入SVM进行训练。

四、测试

在分类器训练完成之后，我们需要对训练好的分类器进行测试，以评估分类器的准确率。通常使用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

人脸识别操作步骤

人脸识别

1. OpenCV

OpenCV(Open Source Computer Vision) 是英特尔公司制造的强大的视频处理库。目前，2.0 版本问世，利用 C 和 C++ 语言创建，在 Linux，Windows， Mac

OS X 等中运行。此外，OpenCV 是将重点放在实时图像处理上的库，通过函数实现了从初始视频处理到高水准的视频处理大量算法。

包含 Binarization，Noise，Motion Detect，Edge Detect，Pattern Recognition，Hidden Markov Model 等，作为开放源码，只要少量符合，自身的算法也可以注册到库中。

在本次 OpenCV 实习中，移植 OpenCV-1.0.0 版本并创建

HBE-EMPOSIII-SV210 设备的 CIS Camera 视频的人脸识别程序。

 实习环境

▪ Host PC

Linux : Ubuntu-8.04

交叉编译器 : gcc 4.4.1

▪ 目标板 (HBE-EMPOSIII-SV210)

引导加载程序 : U-Boot 1.3.4

Linux 内核 : linux-2.6.32-hanback

根文件系统 : glibc-2.10.1，BusyBox v1.9.1 等

▪ OpenCV 版本 : 1.0.0

▪ 参考资料

OpenCV KOREA

/opencv.cafe

利用 OpenCV 的计算机视觉实用编程

1.1 OpenCV 移植

首先，为了 OpenCV 1.0.0 移植下载源码。在 OpenCV Release 网站上进行下载或者也可以复制使用提供 CD 的源码。

 最新 OpenCV 被 Release 的地方

/projects/opencvlibrary/files/

 提供 CD 中 OpenCV 位置 [CD]/source/application/2.OpenCV/opencv-1.0.0.tar.gz

基于OpenCV的人脸识别系统设计

一、引言

随着科技的不断进步和发展，人脸识别技术正逐渐应用于各个领域，包括安全监控、身份验证、图像检索等。OpenCV作为一种广泛应用于计算机视觉领域的开源库，不仅提供了高效的图像处理和计算功能，还支持人脸识别技术的开发和应用。本文将基于OpenCV的人脸识别系统进行设计，通过对人脸图像的采集、预处理、特征提取和匹配等步骤，实现人脸的识别和验证。

二、系统设计

1. 人脸图像采集

为了构建一个准确可靠的人脸识别系统，首先需要采集一定数量的人脸图像作为数据库。通过使用摄像头或图像库，实时捕获人脸图像，并保存为指定格式的文件。为了提高系统的稳定性，可以采用多个角度和光照条件下的人脸图像，并确保图像的质量。

2. 人脸图像预处理

在进行人脸识别之前，需要对图像进行预处理，以提高后续步骤的准确性。首先，需要进行人脸检测，通过OpenCV提供的级联分类器进行人脸检测，将人脸从图像中提取出来。接着，进行人脸对齐，通过检测关键点，对人脸进行旋转和缩放，使得不同角度和光照条件下的人脸具有一致的形状和大小。最后，进行人脸图像的归一化处理，将人脸图像转换为统一大小的灰度图像，以减少特征提取和匹配的计算量。

3. 人脸特征提取人脸的特征提取是人脸识别系统中最重要的步骤之一。在OpenCV中，可以使用基于哈尔特征的级联分类器进行人脸特征的提取。通过计算不同尺度和位置下的特征值，得到具有区分度的人脸特征向量。同时，也可以使用人工神经网络等深度学习方法提取人脸特征。通过对训练集的学习和训练，构建一个可以将输入的人脸图像映射为固定长度的特征向量的模型。

4. 人脸匹配和识别

在得到人脸的特征向量之后，需要对输入的人脸图像进行匹配和识别。通过计算输入人脸特征向量与数据库中已知人脸特征向量之间的欧氏距离或余弦相似度，找到与之最相似的人脸。如果距离或相似度小于设定阈值，则判断为同一个人；否则，判断为不同人。通过将输入人脸与数据库中所有人脸进行比较，可以实现在较大规模的人脸数据库中进行高效的人脸识别。

人工智能-OpenCVPython实现人脸识别（人脸检测）

在OpenCV中使用Haar特征检测人脸，那么需要使用OpenCV提供的xml文件（级联表）在haarcascades目录下。这张级联表有一个训练好的AdaBoost训练集。首先要采用样本的Haar特征训练分类器，从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。

当安装好后OpenCV3，有个/haarcascades文件夹，包含了所有OpenCV的人脸检测XML文件。

haarcascade_eye.xml

haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

haarcascade_frontalcatface.xml

haarcascade_frontalcatface_extended.xml

haarcascade_frontalface_alt.xml

haarcascade_frontalface_alt_tree.xml

haarcascade_frontalface_alt2.xml

haarcascade_frontalface_default.xml

haarcascade_fullbody.xml

haarcascade_lefteye_2splits.xml

haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml

haarcascade_lowerbody.xml

haarcascade_profileface.xml

haarcascade_righteye_2splits.xml

haarcascade_russian_plate_number.xml

haarcascade_smile.xml

haarcascade_upperbody.xml

Opencv+C++之人脸识别

Opencv+C++之⼈脸识别

最近⼀直在忙课程，⽼师让我看看他的论⽂也没放在⼼上。总算闲下来，看了他在⼈脸识别⽅⾯的相关论⽂，拿出⼀篇放在博客上跟⼤家共

同分析下。在看以下内容前，⾸先要阅读下徐勇⽼师的这篇论⽂

A Two-Phase Test Sample Sparse Representation Method for Use With Face Recognition；当前⼈脸识别⽅⾯最热的⽅法就是稀疏表⽰⽅

法（sparse represent），其主要思想是利⽤线性的或者⾮线性的表⽰⽅法将检查样本⽤训练样本表⽰出来，训练样本前的系数为代表⽐

重，选取⽐重较⼤的训练样本所属的类来标记测试样本。这种⽅法在某些模式识别中效果较好，但是其原理并不明确，没有很好的理论基

础，所以就⽅法的科学性⽽⾔相对⽋缺。徐⽼师提出两步法，第⼀步利⽤所有训练样本来标⽰出测试样本，并提取M近邻训练样本；第⼆步

利⽤第⼀步中提取的M近邻样本表出测试样本，选取代表⽐重⼤的训练样本所属于的类来标记测试样本。

关于该⽅法的理论，希望⼤家去下载论⽂阅读，这⾥就不在多说，重点在于算法的实现上：算法中将实现分为两步，第⼀步是⽤所有训练样

本表⽰出测试样本，可以⽤SVD来计算出系数阵，但在这之前要通过PCA或者LDA的⽅法给特征向量降维；

opencv中PCA有现成的⽅法,具体代码如下（我的风格是先给出代码，在代码中介绍实现逻辑）

#include

using namespace cv;

using namespace std;

//将给出的图像回归为值域在0~255之间的正常图像

Mat norm_0_255(const Mat& src) {

// 构建返回图像矩阵

Mat dst;

switch(src.channels()) {

case 1://根据图像通道情况选择不同的回归函数

cv::normalize(src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);

opencv 人脸识别原理

人脸识别是计算机视觉领域中的一项重要技术，它可以通过计算机自动识别和验证人脸图像的身份信息。在人脸识别技术中，OpenCV是一个非常常用的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析函数，便于进行人脸识别算法的实现。

人脸识别的原理是将人脸图像中的特征提取出来，然后通过比对特征与数据库中的特征进行匹配，从而实现对人脸身份的识别。在OpenCV中，人脸识别主要包括以下几个步骤：人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配。

人脸检测是人脸识别的第一步，它使用级联分类器或深度学习模型对图像中的人脸进行检测。在OpenCV中，常用的人脸检测算法有Haar级联分类器和基于深度学习的人脸检测模型。这些算法能够快速准确地检测出图像中的人脸区域。

接下来，人脸对齐是为了保证不同图像中的人脸位置和姿态的一致性。由于人脸在不同的图像中可能存在一定的旋转、倾斜和缩放，因此需要将人脸对齐到一个标准的位置和尺寸。在OpenCV中，可以使用人脸关键点检测算法来定位人脸的关键点，然后通过仿射变换或透视变换将人脸对齐到标准位置。

然后，特征提取是人脸识别的核心步骤，它将对人脸图像进行特征提取，得到一个能够描述人脸特征的向量。常用的人脸特征提取算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。在OpenCV中，可以使用这些算法提取人脸的特征向量。

特征匹配是将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行比对，从而判断人脸的身份。常用的特征匹配算法有欧氏距离和余弦相似度等。在OpenCV中，可以根据特征向量之间的距离或相似度进行特征匹配，并将其与数据库中的人脸特征进行比对，得到人脸的身份信息。

OpenCV人脸识别的原理主要包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配等步骤。通过这些步骤的组合，可以实现对人脸图像的自动识别和验证，广泛应用于人脸门禁、人脸支付、人脸签到等领域。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸识别算法也得到了广泛应用，为人脸识别技术的进一步发展提供了新的可能性。

基于opencv人脸识别实验原理及过程

1.引言

1.1 概述

概述：

人脸识别技术是近年来快速发展的一种生物特征识别技术，其通过对人脸进行检测、识别和验证，实现对特定人员身份的自动识别。随着计算机视觉和模式识别领域的不断进步，基于OpenCV的人脸识别成为应用最广泛的方法之一。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法，使得人脸识别的实现变得简单而高效。

本文将介绍基于OpenCV的人脸识别的原理和实验过程。首先，我们将探讨人脸识别的基本概念和原理，包括人脸检测、特征提取和人脸匹配等关键步骤。然后，我们将详细介绍使用OpenCV实现人脸识别的具体过程，包括图像预处理、人脸检测与标定、特征提取和匹配算法的选择与实现等。最后，我们将对实验结果进行总结和展望，探讨人脸识别技术的应用前景和挑战。

通过阅读本文，读者将能够了解人脸识别技术的基本原理和OpenCV库的使用方法，掌握基于OpenCV的人脸识别实验的步骤和流程。本文将为相关研究人员提供一个基础理论和实践指南，也为开发人员在实际应用中实现人脸识别功能提供了有益的参考。文章结构是指文章的组织和布局方式，可以帮助读者更好地理解文章的内容和思路。本篇文章的结构如下：

1. 引言

1.1 概述

1.2 文章结构

1.3 目的

2. 正文

2.1 基于OpenCV的人脸识别原理

2.2 实验过程

3. 结论

3.1 总结

3.2 展望

在文章结构部分，我们会简要介绍文章的整体结构，以让读者了解文章的组成部分和顺序安排。通过清晰的文章结构，读者可以更好地理解文章的逻辑和关联，提高阅读体验。

文章1.3 目的部分的内容可以如下所述：

在本文中，我们的主要目的是介绍并解析基于opencv的人脸识别实验的原理及其过程。通过这篇文章，我们希望读者能够了解人脸识别技术的基本概念、opencv库的使用以及实验的具体实施过程。具体来说，我们的目的包括以下几个方面：

人脸和性别识别（基于OpenCV）

⼈脸和性别识别（基于OpenCV）

描写叙述

⼈脸识别包含四个步骤

1. ⼈脸检測：定位⼈脸区域，仅仅关⼼是不是脸；

2. ⼈脸预处理：对⼈脸检測出来的图⽚进⾏调整优化。

3. 收集和学习⼈脸：收集要识别的⼈的预处理过的⼈脸，然后通过⼀些算法去学习怎样识别；

4. ⼈脸识别：识别当前⼈脸与数据库⾥的哪个⼈脸最类似。

⼈脸检測OpenCV集成了基于PCA LDA 和LBP的⼈脸检測器。源⽂件⾃带⾮常多各种训练好的检測器。下表是经常使⽤的XML⽂件

上⾯的XML⽂件能够检測正⾯⼈脸、眼睛或⿐⼦。检測⼈脸我採⽤的是第⼀个或第⼆个Harr⼈脸检測器。

识别率⽐較好。

第⼀步：载⼊Harr⼈脸检測XML⽂件

try{

faceCascade.load(faceCascadeFilename);

}catch(cv::Exception& e){}

if ( faceCascade.empty() ) {

cerr << "ERROR: Could not load Face Detection cascade classifier [" << faceCascadeFilename << "]!" << endl;

cerr << "Copy the file from your OpenCV data folder (eg: 'C:\\OpenCV\\data\\haarcascade_frontalface_alt2') into this WebcamFaceRec folder." << endl;

exit(1);

}

cout << "Loaded the Face Detection cascade classifier [" << faceCascadeFilename << "]." << endl;

第⼆步：载⼊摄像头，从视频获取图像帧。