基于OpenCV和 Python的人脸识别实现方案.doc
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1、基于OpenCV和 Python的人脸识别实现方案下午的时候,配好了OpenCV的必备知识Haar-likeHaar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。import cv2image = cv2.imread(imagepath)import cv2gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)opencv 的强大之处的一个体现就是其可以对图片进行任意编辑,处理。下面的这个函数最后一个参数指定的就是画笔的大小。import cv2cv2.r
2、ectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)import cv2cv2.imshow(Image import cv2face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r./haarcascade_frontalface_default.xml)import cv2import cv2实例有了刚才的基础,我们就可以完成一个简单的人脸识别的小例子了。# coding:utf-8D:SoftwarePython2python.exe E:/Code/Python/DataStructor/opencv/Demo.py发现3个人脸!总结回顾一下,这次的实验就是简单的对opencv的常用的api的使用,重点在于训练数据的使用和人脸探测的处理。下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文。
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