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基于OpenCV的人脸识别算法

时间: 2025-09-05 20:17:03 AIGC 浏览: 8

基于OpenCV的人脸识别有多种算法，下面介绍LBPH算法和Haar特征检测算法。 LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法可用于基于OpenCV实现基础的人脸识别功能。该算法的示例虽简单，却能展示人脸识别的基本原理和工作流程。随着样本数量的增加和算法的优化，使用LBPH算法的系统识别准确率可进一步提高[^1]。 Haar特征检测算法也是基于OpenCV的重要人脸识别算法。OpenCV当年实现了著名的Haar特征检测算法，使其在计算机视觉领域获得广泛关注。Haar级联分类器由Paul Viola和Michael Jones在2001年的论文中提出，依托该算法分类器可以实现人脸识别与定位[^2]。 ### 代码示例以下是使用OpenCV和LBPH算法进行人脸识别的简单Python代码示例： ```python import cv2 import os # 加载训练数据 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 假设faces文件夹中存放了训练用的人脸图像 faces = [] labels = [] label_id = 0 for subdir in os.listdir('faces'): subdir_path = os.path.join('faces', subdir) if os.path.isdir(subdir_path): for img_name in os.listdir(subdir_path): img_path = os.path.join(subdir_path, img_name) img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) faces.append(img) labels.append(label_id) label_id += 1 # 训练识别器 recognizer.train(faces, labels) # 加载测试图像 test_img = cv2.imread('test_face.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 进行预测 label, confidence = recognizer.predict(test_img) print(f"预测标签: {label}, 置信度: {confidence}") ```

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