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基于LBPH的人臉識(shí)別操作原理
1、LBPH（Local Binary Pattern Histogram）將檢測(cè)到的人臉?lè)譃樾卧?，并將其與模型中的對(duì)應(yīng)單元進(jìn)行比較，對(duì)每個(gè)區(qū)域的匹配值產(chǎn)生一個(gè)直方圖。
由于這種方法的靈活性，LBPH 是唯一允許模型樣本人臉和檢測(cè)到的人臉在形狀、大小上可以不同的人臉識(shí)別算法。
2、調(diào)整后的區(qū)域中調(diào)用 predict()函數(shù)
predict()函數(shù)返回兩個(gè)元素的數(shù)組：第一個(gè)元素是所識(shí)別 個(gè)體的標(biāo)簽，第二個(gè)是置信度評(píng)分。
3、所有的算法都有一個(gè)置信度評(píng)分閾值，置信度評(píng)分用來(lái)衡量所識(shí)別人臉與原模型的差距，0 表示完全匹配。可能有時(shí)不想保留所有的識(shí)別結(jié)果，則需要進(jìn)一步處理，因此可用自己的算法來(lái)估算識(shí)別的置信度評(píng)分。
4、LBPH一個(gè)好的識(shí)別參考值要低于 50 ，任何高于 80 的參考值都會(huì)被認(rèn)為是低的置信度評(píng)分。
基于LBPH的人臉識(shí)別操作實(shí)例
import cv2
# 加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)集文件
# 獲取人臉識(shí)別對(duì)象
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# 讀取訓(xùn)練數(shù)據(jù)
recognizer.read('trainer/trainer.yml')
# 準(zhǔn)備識(shí)別圖片
img = cv2.imread('6.pgm')
# 將圖片灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 加載特征數(shù)據(jù)
face_detector = cv2.CascadeClassifier('D:/Python/opencv/sources/data/haarcascades
/haarcascade_frontalface_default.xml')
# 參數(shù)： scaleFactor(比例因子)：圖片縮放多少，minNeighbors:至少檢測(cè)多少次，
minSize maxSize:當(dāng)前檢測(cè)區(qū)域的最小面積
faces = face_detector.detectMultiScale(gray) # scaleFactor=1.01, minNeighbors=3,
maxSize=(33, 33), minSize=(28, 28)
# 獲取臉部特征值
for x, y, w, h in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), thickness=2)
cv2.circle(img, (x+w//2, y+h//2), radius=w//2, thickness=2, color=(0, 0, 255))
# 人臉識(shí)別
id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w])
print('標(biāo)簽id:', id, '置信評(píng)分：', confidence)
# 顯示圖片
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0) # 一直顯示
cv2.destroyAllWindows() # 釋放資源 當(dāng)前題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python基于LBPH的人臉識(shí)別操作
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