学校网站建设的意见,买了域名不备案行吗,可以自己做网站的软件,网页制作培训上海排名前十BPHFaceRecognizer_create算法
在OpenCV中#xff0c;cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()函数用于创建一个局部二值模式直方图#xff08;Local Binary Patterns Histograms#xff0c;简称LBPH#xff09;人脸识别器。LBPH是一种用于人脸识别的特征提取方法#xff0…BPHFaceRecognizer_create算法
在OpenCV中cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()函数用于创建一个局部二值模式直方图Local Binary Patterns Histograms简称LBPH人脸识别器。LBPH是一种用于人脸识别的特征提取方法它结合了局部二值模式LBP和直方图的概念以生成一个对光照变化和遮挡具有一定鲁棒性的特征表示。
参数threshold80是这个函数的一个可选参数它指定了在人脸识别过程中使用的决策阈值。这个阈值用于确定一个预测是否足够可靠即当预测的置信度高于这个阈值时预测被认为是可靠的。置信度是一个介于0到100之间的值表示识别器对其预测的信心水平。如果置信度低于阈值预测可能被认为是不确定的。
下面是对cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(threshold80)的详细解释 cv2.face这是OpenCV库中的一个模块专门用于人脸识别任务。 LBPHFaceRecognizer_create这是cv2.face模块中的一个函数用于创建一个LBPH人脸识别器对象。 threshold80这是一个命名参数用于设置置信度阈值。在这个例子中阈值被设置为80这意味着只有当预测的置信度高于80%时预测才会被认为是可靠的。
创建LBPH人脸识别器后你可以使用train方法来训练它使用训练好的图像和对应的标签。训练完成后你可以使用predict方法来预测新图像中的人脸属于哪个类别。
代码步骤
使用灰度模式读取图像并添加到列表中,并创建一个标签列表与图像列表对应最好选取头像照片
import cv2 # 导入OpenCV库# 初始化一个空列表来存储图像
images []# 使用灰度模式读取图像并添加到列表中
# cv2.IMREAD_GRAYSCALE 标志确保图像以灰度模式读取
images.append(cv2.imread(hg1.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread(hg2.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread(hjh1.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread(hjh2.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE))# 创建一个标签列表与图像列表对应
labels [0, 0, 1, 1]# 创建一个字典来映射标签到对应的类别名称
dic {0: hg, 1: hjh, -1: error}
读取要预测的图像同样使用灰度模式
# 读取要预测的图像同样使用灰度模式
predict_image cv2.imread(hg.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
创建一个LBPH人脸识别器对象,使用训练好的识别器预测要预测的图像的标签和置信度
# 创建一个LBPH人脸识别器对象
recognizer cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(threshold80)# 使用图像列表和标签列表训练识别器
recognizer.train(images, np.array(labels))# 使用训练好的识别器预测要预测的图像的标签和置信度
label, confidence recognizer.predict(predict_image)# 打印预测结果和置信度
# 使用字典来获取对应的类别名称
print(这人是, dic[label])
print(置信度, confidence)
运行结果 完整代码
import cv2 # 导入OpenCV库# 初始化一个空列表来存储图像
images []# 使用灰度模式读取图像并添加到列表中
# cv2.IMREAD_GRAYSCALE 标志确保图像以灰度模式读取
images.append(cv2.imread(hg1.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread(hg2.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread(hjh1.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread(hjh2.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE))# 创建一个标签列表与图像列表对应
labels [0, 0, 1, 1]# 创建一个字典来映射标签到对应的类别名称
dic {0: hg, 1: hjh, -1: error}# 读取要预测的图像同样使用灰度模式
predict_image cv2.imread(hg.png, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 创建一个LBPH人脸识别器对象
recognizer cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(threshold80)# 使用图像列表和标签列表训练识别器
recognizer.train(images, np.array(labels))# 使用训练好的识别器预测要预测的图像的标签和置信度
label, confidence recognizer.predict(predict_image)# 打印预测结果和置信度
# 使用字典来获取对应的类别名称
print(这人是, dic[label])
print(置信度, confidence)
局限性 对光照变化敏感Haar特征对人脸的光照条件非常敏感光照的不均匀或变化可能导致检测失败。 遮挡问题当人脸被遮挡例如戴墨镜或口罩时检测的准确性会受到影响。 姿态变化对于侧脸或者姿态变化较大的人脸检测效果可能不佳。 计算资源消耗虽然级联分类器设计得相对高效但在处理高分辨率图像或视频时尤其是在实时应用中可能需要较多的计算资源。 训练过程复杂创建Haar级联分类器需要大量的正负样本进行训练这个过程可能需要大量的计算资源和时间。 特征描述能力有限Haar特征对复杂形状和纹理的描述能力有限容易受到遮挡和噪声的影响。 参数调整困难detectMultiScale方法的性能受到多个参数的影响如scaleFactor和minNeighbors这些参数需要根据具体应用场景进行调整以达到最佳效果。 误检和漏检在复杂场景中如多人脸、相似背景等情况下可能会出现误检或漏检的情况。 对图像质量要求较高对于模糊或分辨率较低的图像检测质量会下降。
