OpenCV 人脸识别技术详解

人脸识别技术在现代生活中应用广泛，OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了实现人脸识别功能所需的各种工具。本文将详细介绍 OpenCV 的人脸识别技术。

系统要求

Python 3.5 或更高版本
OpenCV 库（可以通过 pip 安装：pip install opencv-python）

人脸识别流程

人脸检测：使用 OpenCV 中的 cv2.CascadeClassifier 类来检测图像中的人脸。
人脸提取：检测到人脸后，使用 cv2.face.LBPHFaceRecognizer 或其他算法提取人脸特征。
人脸比对：将提取的特征与已知人脸库中的特征进行比对，以识别用户。

代码示例

import cv2

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 提取人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    face = gray[y:y+h, x:x+w]
    face = cv2.resize(face, (150, 150))
    # 这里可以进行人脸特征提取和比对

# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

扩展阅读

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