大橙子网站建设,新征程启航
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对于opencv 它提供了许多已经练习好的模型可供使用,我们需要通过他们来进行人脸识别
成都网站制作、做网站介绍好的网站是理念、设计和技术的结合。创新互联建站拥有的网站设计理念、多方位的设计风格、经验丰富的设计团队。提供PC端+手机端网站建设,用营销思维进行网站设计、采用先进技术开源代码、注重用户体验与SEO基础,将技术与创意整合到网站之中,以契合客户的方式做到创意性的视觉化效果。参考了网上许多资料
假设你已经配好了开发环境 ,在我之前的博客中由开发环境的配置。
项目代码结构:
dataSet : 存储训练用的图片,他由data_gen生成,当然也可以修改代码由其他方式生成
haarcascade_frontalface_alt.xml 、 haarcascade_frontalface_default.xml: 用于人脸检测的haar分类器,网上普遍说第一个效果更好,第二个运行速度更快
data_gen.py:生成我们所需的数据
trainer.py: 训练数据集
train.yml: 由train.py生成的人脸识别模型,供后面的人脸识别使用
recognize.py:视频中的人脸识别
data_gen.py
连续拍20张照片当作训练数据,每个人建立一组数据
import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) sampleNum = 0 Id = input('enter your id: ') while True: ret, img = cap.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) # incrementing sample number sampleNum = sampleNum + 1 # saving the captured face in the dataset folder cv2.imwrite("dataSet/User." + str(Id) + '.' + str(sampleNum) + ".jpg", gray[y:y + h, x:x + w]) # cv2.imshow('frame', img) # wait for 100 miliseconds if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord('q'): break # break if the sample number is morethan 20 elif sampleNum > 20: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
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