人脸识别程序源代码
基于matlab的人脸识别源代码
function varargout = FR_Processed_histogram(varargin) %这种算法是基于直方图处理的方法%The histogram of image is calculated and then bin formation is done on the%basis of mean of successive graylevels frequencies. The training is done on odd images of 40 subjects (200 images out of 400 images)%The results of the implemented algorithm is 99.75 (recognition fails on image number 4 of subject 17)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @FR_Processed_histogram_OpeningFcn.,..'gui_OutputFcn',@FR_Processed_histogram_OutputFcn.,..'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback =str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% -------------------------------------------------------------------------% --- Executes just before FR_Processed_histogram is made visible. function FR_Processed_histogram_OpeningFcn(hObjecte, ventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to FR_Processed_histogram (see VARARGIN)% Choose default command line output forFR_Processed_histogramhandles.output = hObject;% Update handles structure guidata(hObject, handles);% UIWAIT makes FR_Processed_histogram wait for user response(see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);global total_sub train_img sub_img max_hist_level bin_numform_bin_num;total_sub = 40;train_img = 200;sub_img = 10;max_hist_level = 256;bin_num = 9;form_bin_num = 29;% -------------------------------------------------------------------------% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = FR_Processed_histogram_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% -------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in train_button.function train_button_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to train_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global train_processed_bin;global total_sub train_img sub_img max_hist_level bin_numform_bin_num;train_processed_bin(form_bin_num,train_img) = 0;K = 1;train_hist_img = zeros(max_hist_level, train_img);for Z=1:1:total_subfor X=1:2:sub_img %%%train on odd number of images of each subjectI = imread( strcat('ORL\S',int2str(Z), '\',int2str(X), '.bmp') ); [rowscols] = size(I);for i=1:1:rowsfor j=1:1:colsif( I(i,j) == 0 ) train_hist_img(max_hist_level, K)train_hist_img(max_hist_level, K) + 1;else train_hist_img(I(i,j), K) = train_hist_img(I(i,j), K) + 1;endendendK = K + 1;endend[r c] = size(train_hist_img);sum = 0;for i=1:1:cK = 1;for j=1:1:rif( (mod(j,bin_num)) == 0 )sum = sum + train_hist_img(j,i);train_processed_bin(K,i) = sum/bin_num; K = K + 1;sum = 0;elsesum = sum + train_hist_img(j,i);endendtrain_processed_bin(K,i) = sum/bin_num;enddisplay ('Training Done') save'train' train_processed_bin;% --- Executes on button press in Testing_button.function Testing_button_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Testing_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global train_img max_hist_level bin_num form_bin_num;global train_processed_bin;global filename pathname Iload 'train'test_hist_img(max_hist_level) = 0;test_processed_bin(form_bin_num) = 0;[rows cols] = size(I);for i=1:1:rowsfor j=1:1:colsif( I(i,j) == 0 )test_hist_img(max_hist_level)test_hist_img(max_hist_level) + 1;elsetest_hist_img(I(i,j)) = test_hist_img(I(i,j)) + 1;endendend[r c] = size(test_hist_img); sum = 0;K = 1;for j=1:1:cif( (mod(j,bin_num)) == 0 )sum = sum + test_hist_img(j); test_processed_bin(K) =sum/bin_num;K = K + 1;sum = 0;elsesum = sum + test_hist_img(j);endendtest_processed_bin(K) = sum/bin_num;sum = 0;K = 1;for y=1:1:train_imgfor z=1:1:form_bin_numsum = sum + abs( test_processed_bin(z) - train_processed_bin(z,y) );endimg_bin_hist_sum(K,1) = sum;sum = 0;K = K + 1;end[temp M] = min(img_bin_hist_sum);M = ceil(M/5);getString_start=strfind(pathname',S');getString_start=getString_start(end)+1;getString_end=strfind(pathname',\');getString_end=getString_end(end)-1;subjectindex=str2num(pathname(getString_start:getString_end));if (subjectindex == M)axes (handles.axes3)%image no: 5 is shown for visualization purposeimshow(imread(STRCAT('ORL\S',num2str(M),'\5.bmp')))msgbox ( 'Correctly Recognized');elsedisplay ([ 'Error==> Testing Image of Subject >>'num2str(subjectindex) ' matches with the image of subject >> 'num2str(M)])axes (handles.axes3)%image no: 5 is shown for visualization purposeimshow(imread(STRCAT( 'ORL\S' ,num2str(M),'\5.bmp')))msgbox ( 'Incorrectly Recognized');enddisplay('Testing Done')% -------------------------------------------------------------------------function box_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to box (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version ofMATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of box as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of box as a double% -------------------------------------------------------------------------% --- Executes during object creation, after setting all properties.function box_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to box (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in Input_Image_button.function Input_Image_button_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to Input_Image_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global filename pathname I[filename, pathname] = uigetfile('*.bmp', 'Test Image');axes(handles.axes1)imgpath=STRCAT(pathname,filename);I = imread(imgpath);imshow(I)% -------------------------------------------------------------------------% --- Executes during object creation, after setting all properties.function axes3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes3%Programmed by Usman Qayyum。
人脸识别源代码.doc
人脸识别源代码※人脸检测(文章+程序)---技术文档及代码非常全『人脸检测（文章+程序）.rar(1.27 MB)』※完整的Matlab下人脸检测及识别系统源代码『Face-Recognition-Detection.rar (393.19 KB)』注：这个人脸检测和识别系统开发于Matlab 7.0.1下，非常值得学习。
※Matlab实现的基于颜色分隔的人脸人眼检测与定位及识别算法源代码『Face-Eye-Detection.part1.rar (1.91 MB)Face-Eye-Detection.part2.rar (152.54 KB)』注：这是一个matlab程序，用来检测并定位人脸及人眼。
采用的算法是肤色的颜色分隔。
附件中的文件包括 eyematch.m, eyematch2.m, face.m, findeye.m,skin.m, k001.JPG等等。
※完整的包括及动作识别的C++人脸检测源代码『FaceDetection.rar (875.84 KB)』本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。
涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程，还有一下其它的人脸检测的背景知识。
※基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码『fdp5final.rar(185.56 KB) 』使用步骤：1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)2. 找到"main.m"文件3. 命令行中运行它4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。
教你如何用Python实现人脸识别（含源代码）
教你如何⽤Python实现⼈脸识别（含源代码）⼯具与图书馆Python-3.xCV2-4.5.2矮胖-1.20.3⼈脸识别-1.3.0若要安装上述软件包，请使⽤以下命令。
pip install numpy opencv-python要安装FaceRecognition，⾸先安装dlib包。
pip install dlib现在，使⽤以下命令安装⾯部识别模块pip install face_recognition下载⼈脸识别Python代码请下载python⾯部识别项⽬的源代码：项⽬数据集我们可以使⽤我们⾃⼰的数据集来完成这个⼈脸识别项⽬。
对于这个项⽬，让我们以受欢迎的美国⽹络系列“⽼友记”为数据集。
该数据集包含在⾯部识别项⽬代码中，您在上⼀节中下载了该代码。
建⽴⼈脸识别模型的步骤在继续之前，让我们知道什么是⼈脸识别和检测。
⼈脸识别是从照⽚和视频帧中识别或验证⼀个⼈的脸的过程。
⼈脸检测是指在图像中定位和提取⼈脸(位置和⼤⼩)以供⼈脸检测算法使⽤的过程。
⼈脸识别⽅法⽤于定位图像中唯⼀指定的特征。
在⼤多数情况下，⾯部图⽚已经被移除、裁剪、缩放和转换为灰度。
⼈脸识别包括三个步骤：⼈脸检测、特征提取、⼈脸识别。
OpenCV是⼀个⽤C++编写的开源库.它包含了⽤于计算机视觉任务的各种算法和深度神经⽹络的实现。
1.准备数据集创建2个⽬录，训练和测试。
从互联⽹上为每个演员选择⼀个图⽚，并下载到我们的“⽕车”⽬录中。
确保您所选择的图像能够很好地显⽰⼈脸的特征，以便对分类器进⾏分类。
为了测试模型，让我们拍摄⼀张包含所有强制转换的图⽚，并将其放到我们的“test”⽬录中。
为了您的舒适，我们增加了培训和测试数据与项⽬代码。
2.模型的训练⾸先导⼊必要的模块。
import face_recognition as frimport cv2import numpy as npimport os⼈脸识别库包含帮助⼈脸识别过程的各种实⽤程序的实现。
人脸识别算法代码
人脸识别算法的实现涉及多个步骤，包括图像采集、预处理、特征提取和匹配等。
这里，我将给出一个使用Python和OpenCV库进行人脸识别的简单示例。
这个示例将使用Haar Cascade分类器进行人脸检测和识别。
首先，你需要安装必要的库：```bashpip install opencv-pythonpip install numpy```然后，你可以使用以下代码进行人脸识别：```pythonimport cv2# 加载Haar Cascade分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')# 打开摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while True:# 从摄像头读取一帧图像ret, img = cap.read()if not ret:break# 将图像转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用Haar Cascade分类器检测人脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)# 在检测到的人脸周围画矩形框for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 显示图像cv2.imshow('img', img)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头并关闭所有窗口cap.release()cv2.destroyAllWindows()```这个代码将打开你的摄像头，并在检测到的人脸周围画矩形框。
Python与人脸识别使用Python进行人脸检测和识别
Python与人脸识别使用Python进行人脸检测和识别Python与人脸识别人脸识别作为一项重要的生物特征识别技术，在各个领域具有广泛的应用前景。
而Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的人脸识别库和工具，使得使用Python进行人脸检测和识别变得更加简单和高效。
本文将介绍Python在人脸识别方面的应用以及常用的人脸识别库和算法。
一、人脸检测人脸检测是人脸识别的基础，它主要通过在图像中寻找人脸位置来实现。
Python提供了多个人脸检测库，其中最常用的是OpenCV （Open Source Computer Vision Library）。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉相关的函数和工具。
它可以用于在图像和视频中检测人脸，并且支持多种人脸检测算法，如Haar级联、HOG（Histogram of Oriented Gradients）、深度学习等。
在使用OpenCV进行人脸检测时，首先需要加载训练好的人脸检测模型，然后通过调用相应的函数来进行人脸检测。
下面是一个使用OpenCV进行人脸检测的简单示例代码：```pythonimport cv2# 加载人脸检测模型face_cascade =cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 加载图像image = cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 人脸检测faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))# 在图像中标记检测到的人脸for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 显示结果cv2.imshow('Faces', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```二、人脸识别人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，判断其身份或与已知人脸的相似度。
人脸识别C++源代码
temp = cvCreateImage( cvSize(frame->width/2,frame->height/2), 8, 3 );
if( hid_cascade ) { CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( temp, hid_cascade, storage, 1.2, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING ); for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ ) { CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i, 0 ); pt1.x = r->x*scale; pt2.x = (r->x+r->width)*scale; #ifdef WIN32
cvNamedWindow( WINNAME, 1 ); storage = cvCreateMemStorage(0);
if( argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0]))) capture = cvCaptureFromCAM( argc == 2 ? argv[1][0] - '0' : 0 ); else if( argc == 2 ) capture = cvCaptureFromAVI( argv[1] );
人脸识别的运行代码
if p>mx && (Bd(k, 3)/Bd(k, 4))<1.8
% 如果满足面积块大，而且宽/高<1.8
mx = p;
j = k;
end
end
subplot(2, 2, 4);imshow(I); hold on;
j=histeq(i);imshow(j);
figure,subplot(1,2,1),imhist(i);
subplot(1,2,2),imhist(j)
i=imread('e:\2.tif');
j=edge(i,'canny',[0.04,0.25],1.5);
imshow(j)
end
y1 = y1+c; % 列跳跃
y2 = y2+c; % 列跳跃
end
x1 = x1+r; % 行跳跃
x2 = x2+r; % 行跳跃
end
[L, num] = bwlabel(BW, 8); % 区域标记
%进行5*5均值滤波
K3=filter2(fspecial('average',7),I)/255;
%进行7*7均值滤波
figure,imshow(K1)
figure,imshow(K2)
figure,imshow(K3)
clc; clear all; close all;
% 载入图像
Img = imread('e:\2.jpg');
if ndims(Img) == 3
I=rgb2gray(Img);
基于matlab的人脸识别源代码
function varargout = FR_Processed_histogram(varargin)%这种算法是基于直方图处理的方法%The histogram of image is calculated and then bin formation is done on the%basis of mean of successive graylevels frequencies. The training is done on odd images of 40 subjects (200 images out of 400 images)%The results of the implemented algorithm is 99.75 (recognition fails on image number 4 of subject 17)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn',@FR_Processed_histogram_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn',@FR_Processed_histogram_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes just before FR_Processed_histogram is made visible.function FR_Processed_histogram_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to FR_Processed_histogram (see VARARGIN)% Choose default command line output for FR_Processed_histogramhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes FR_Processed_histogram wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);global total_sub train_img sub_img max_hist_level bin_num form_bin_num;total_sub = 40;train_img = 200;sub_img = 10;max_hist_level = 256;bin_num = 9;form_bin_num = 29;%--------------------------------------------------------------------------% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = FR_Processed_histogram_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in train_button.function train_button_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to train_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global train_processed_bin;global total_sub train_img sub_img max_hist_level bin_num form_bin_num;train_processed_bin(form_bin_num,train_img) = 0;K = 1;train_hist_img = zeros(max_hist_level, train_img);for Z=1:1:total_subfor X=1:2:sub_img %%%train on odd number of images of each subjectI = imread( strcat('ORL\S',int2str(Z),'\',int2str(X),'.bmp') );[rows cols] = size(I);for i=1:1:rowsfor j=1:1:colsif( I(i,j) == 0 )train_hist_img(max_hist_level, K) = train_hist_img(max_hist_level, K) + 1;elsetrain_hist_img(I(i,j), K) = train_hist_img(I(i,j), K) + 1;endendendK = K + 1;endend[r c] = size(train_hist_img);sum = 0;for i=1:1:cK = 1;for j=1:1:rif( (mod(j,bin_num)) == 0 )sum = sum + train_hist_img(j,i);train_processed_bin(K,i) = sum/bin_num;K = K + 1;sum = 0;elsesum = sum + train_hist_img(j,i);endendtrain_processed_bin(K,i) = sum/bin_num;enddisplay ('Training Done')save 'train'train_processed_bin;%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in Testing_button.function Testing_button_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Testing_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global train_img max_hist_level bin_num form_bin_num;global train_processed_bin;global filename pathname Iload 'train'test_hist_img(max_hist_level) = 0;test_processed_bin(form_bin_num) = 0;[rows cols] = size(I);for i=1:1:rowsfor j=1:1:colsif( I(i,j) == 0 )test_hist_img(max_hist_level) =test_hist_img(max_hist_level) + 1;elsetest_hist_img(I(i,j)) = test_hist_img(I(i,j)) + 1;endendend[r c] = size(test_hist_img);sum = 0;K = 1;for j=1:1:cif( (mod(j,bin_num)) == 0 )sum = sum + test_hist_img(j);test_processed_bin(K) = sum/bin_num;K = K + 1;sum = 0;elsesum = sum + test_hist_img(j);endendtest_processed_bin(K) = sum/bin_num;sum = 0;K = 1;for y=1:1:train_imgfor z=1:1:form_bin_numsum = sum + abs( test_processed_bin(z) - train_processed_bin(z,y) );endimg_bin_hist_sum(K,1) = sum;sum = 0;K = K + 1;end[temp M] = min(img_bin_hist_sum);M = ceil(M/5);getString_start=strfind(pathname,'S');getString_start=getString_start(end)+1;getString_end=strfind(pathname,'\');getString_end=getString_end(end)-1;subjectindex=str2num(pathname(getString_start:getString_end));if (subjectindex == M)axes (handles.axes3)%image no: 5 is shown for visualization purposeimshow(imread(STRCAT('ORL\S',num2str(M),'\5.bmp')))msgbox ( 'Correctly Recognized');elsedisplay ([ 'Error==> Testing Image of Subject >>' num2str(subjectindex) ' matches with the image of subject >> ' num2str(M)])axes (handles.axes3)%image no: 5 is shown for visualization purposeimshow(imread(STRCAT('ORL\S',num2str(M),'\5.bmp')))msgbox ( 'Incorrectly Recognized');enddisplay('Testing Done')%--------------------------------------------------------------------------function box_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to box (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version ofMATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of box as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of box as a double%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes during object creation, after setting all properties.function box_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to box (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in Input_Image_button.function Input_Image_button_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to Input_Image_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global filename pathname I[filename, pathname] = uigetfile('*.bmp', 'Test Image');axes(handles.axes1)imgpath=STRCAT(pathname,filename);I = imread(imgpath);imshow(I)%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes during object creation, after setting all properties.function axes3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcnscalled% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes3 %Programmed by Usman Qayyum。
人脸识别可能用到的代码
人脸识别可能用到的代码：1.色彩空间转换function [r,g]=rgb_RGB(Ori_Face)R=Ori_Face(:,:,1);G=Ori_Face(:,:,2);B=Ori_Face(:,:,3);R1=im2double(R); % 将uint8型转换成double型G1=im2double(G);B1=im2double(B);RGB=R1+G1+B1;row=size(Ori_Face,1); % 行像素column=size(Ori_Face,2); % 列像素for i=1:rowfor j=1:columnrr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j);gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j);endendrrr=mean(rr);r=mean(rrr);ggg=mean(gg);g=mean(ggg);2.均值和协方差t1=imread('D:\matlab\皮肤库\1.jpg');[r1,g1]=rgb_RGB(t1); t2=imread('D:\matlab\皮肤库\2.jpg');[r2,g2]=rgb_RGB(t2); t3=imread('D:\matlab\皮肤库\3.jpg');[r3,g3]=rgb_RGB(t3); t4=imread('D:\matlab\皮肤库\4.jpg');[r4,g4]=rgb_RGB(t4); t5=imread('D:\matlab\皮肤库\5.jpg');[r5,g5]=rgb_RGB(t5); t6=imread('D:\matlab\皮肤库\6.jpg');[r6,g6]=rgb_RGB(t6);t7=imread('D:\matlab\皮肤库\7.jpg');[r7,g7]=rgb_RGB(t7);t8=imread('D:\matlab\皮肤库\8.jpg');[r8,g8]=rgb_RGB(t8);t9=imread('D:\matlab\皮肤库\9.jpg');[r9,g9]=rgb_RGB(t9);t10=imread('D:\matlab\皮肤库\10.jpg');[r10,g10]=rgb_RGB(t10);t11=imread('D:\matlab\皮肤库\11.jpg');[r11,g11]=rgb_RGB(t11);t12=imread('D:\matlab\皮肤库\12.jpg');[r12,g12]=rgb_RGB(t12);t13=imread('D:\matlab\皮肤库\13.jpg');[r13,g13]=rgb_RGB(t13);t14=imread('D:\matlab\皮肤库\14.jpg');[r14,g14]=rgb_RGB(t14);t15=imread('D:\matlab\皮肤库\15.jpg');[r15,g15]=rgb_RGB(t15);t16=imread('D:\matlab\皮肤库\16.jpg');[r16,g16]=rgb_RGB(t16);t17=imread('D:\matlab\皮肤库\17.jpg');[r17,g17]=rgb_RGB(t17);t18=imread('D:\matlab\皮肤库\18.jpg');[r18,g18]=rgb_RGB(t18);t19=imread('D:\matlab\皮肤库\19.jpg');[r19,g19]=rgb_RGB(t19);t20=imread('D:\matlab\皮肤库\20.jpg');[r20,g20]=rgb_RGB(t20);t21=imread('D:\matlab\皮肤库\21.jpg');[r21,g21]=rgb_RGB(t21);t22=imread('D:\matlab\皮肤库\22.jpg');[r22,g22]=rgb_RGB(t22);t23=imread('D:\matlab\皮肤库\23.jpg');[r23,g23]=rgb_RGB(t23);t24=imread('D:\matlab\皮肤库\24.jpg');[r24,g24]=rgb_RGB(t24);t25=imread('D:\matlab\皮肤库\25.jpg');[r25,g25]=rgb_RGB(t25);t26=imread('D:\matlab\皮肤库\26.jpg');[r26,g26]=rgb_RGB(t26);t27=imread('D:\matlab\皮肤库\27.jpg');[r27,g27]=rgb_RGB(t27);r=cat(1,r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7,r8,r9,r10,r11,r12,r13,r14,r15,r16,r17,r18,r19,r20,r21,r22,r23,r24,r25,r 26,r27);g=cat(1,g1,g2,g3,g4,g5,g6,g7,g8,g9,g10,g11,g12,g13,g14,g15,g16,g17,g18,g19,g20,g21,g22,g2 3,g24,g25,g26,g27);m=mean([r,g])n=cov([r,g])3.求质心function [xmean, ymean] = center(bw)bw=bwfill(bw,'holes');area = bwarea(bw);[m n] =size(bw);bw=double(bw);xmean =0; ymean = 0;for i=1:m,for j=1:n,xmean = xmean + j*bw(i,j);ymean = ymean + i*bw(i,j);end;end;if(area==0)xmean=0;ymean=0;elsexmean = xmean/area;ymean = ymean/area;xmean = round(xmean);ymean = round(ymean);end4. 求偏转角度function [theta] = orient(bw,xmean,ymean) [m n] =size(bw);bw=double(bw);a = 0;b = 0;c = 0;for i=1:m,for j=1:n,a = a + (j - xmean)^2 * bw(i,j);b = b + (j - xmean) * (i - ymean) * bw(i,j);c = c + (i - ymean)^2 * bw(i,j);end;b = 2 * b;theta = atan(b/(a-c))/2;theta = theta*(180/pi); % 从幅度转换到角度5. 找区域边界function [left, right, up, down] = bianjie(A) [m n] = size(A);left = -1;right = -1;up = -1;down = -1;for j=1:n,for i=1:m,if (A(i,j) ~= 0)left = j;break;end;end;if (left ~= -1) break;end;end;for j=n:-1:1,for i=1:m,if (A(i,j) ~= 0)right = j;break;end;end;if (right ~= -1) break;end;for i=1:m,for j=1:n,if (A(i,j) ~= 0)up = i;break;end;end;if (up ~= -1)break;end;end;for i=m:-1:1,for j=1:n,if (A(i,j) ~= 0)down = i;break;end;end;if (down ~= -1)break;end;end;6. 求起始坐标function newcoord = checklimit(coord,maxval) newcoord = coord;if (newcoord<1)newcoord=1;end;if (newcoord>maxval)newcoord=maxval;7.模板匹配function [ccorr, mfit, RectCoord] = mobanpipei(mult, frontalmodel,ly,wx,cx, cy, angle) frontalmodel=rgb2gray(frontalmodel);model_rot = imresize(frontalmodel,[ly wx],'bilinear'); % 调整模板大小model_rot = imrotate(model_rot,angle,'bilinear'); % 旋转模板[l,r,u,d] = bianjie(model_rot); % 求边界坐标bwmodel_rot=imcrop(model_rot,[l u (r-l) (d-u)]); % 选择模板人脸区域[modx,mody] =center(bwmodel_rot); % 求质心[morig, norig] = size(bwmodel_rot);% 产生一个覆盖了人脸模板的灰度图像mfit = zeros(size(mult));mfitbw = zeros(size(mult));[limy, limx] = size(mfit);% 计算原图像中人脸模板的坐标startx = cx-modx;starty = cy-mody;endx = startx + norig-1;endy = starty + morig-1;startx = checklimit(startx,limx);starty = checklimit(starty,limy);endx = checklimit(endx,limx);endy = checklimit(endy,limy);for i=starty:endy,for j=startx:endx,mfit(i,j) = model_rot(i-starty+1,j-startx+1);end;end;ccorr = corr2(mfit,mult) % 计算相关度[l,r,u,d] = bianjie(bwmodel_rot);sx = startx+l;sy = starty+u;RectCoord = [sx sy (r-1) (d-u)]; % 产生矩形坐标8.主程序clear;[fname,pname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.gif'},'Please choose a color picture...');% 返回打开的图片名与图片路径名[u,v]=size(fname);y=fname(v); % 图片格式代表值switch ycase 0errordlg('You Should Load Image File First...','Warning...');case{'g';'G';'p';'P';'f';'F'}; % 图片格式若是JPG/jpg、BMP/bmp、TIF/tif或者GIF/gif，才打开I=cat(2,pname,fname);Ori_Face=imread(I);subplot(2,3,1),imshow(Ori_Face);otherwiseerrordlg('You Should Load Image File First...','Warning...');endR=Ori_Face(:,:,1);G=Ori_Face(:,:,2);B=Ori_Face(:,:,3);R1=im2double(R); % 将uint8型转换成double型处理G1=im2double(G);B1=im2double(B);RGB=R1+G1+B1;m=[ 0.4144,0.3174]; % 均值n=[0.0031,-0.0004;-0.0004,0.0003]; % 方差row=size(Ori_Face,1); % 行像素数column=size(Ori_Face,2); % 列像素数for i=1:rowfor j=1:columnif RGB(i,j)==0rr(i,j)=0;gg(i,j)=0;elserr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j); % rgb归一化gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j);x=[rr(i,j),gg(i,j)];p(i,j)=exp((-0.5)*(x-m)*inv(n)*(x-m)'); % 皮肤概率服从高斯分布 endendendsubplot(2,3,2);imshow(p); % 显示皮肤灰度图像low_pass=1/9*ones(3);image_low=filter2(low_pass, p); % 低通滤波去噪声subplot(2,3,3);imshow(image_low);% 自适应阀值程序previousSkin2 = zeros(i,j);changelist = [];for threshold = 0.55:-0.1:0.05two_value = zeros(i,j);two_value(find(image_low>threshold)) = 1;change = sum(sum(two_value - previousSkin2));changelist = [changelist change];previousSkin2 = two_value;end[C, I] = min(changelist);optimalThreshold = (7-I)*0.1two_value = zeros(i,j);two_value(find(image_low>optimalThreshold)) = 1; % 二值化subplot(2,3,4);imshow(two_value); % 显示二值图像frontalmodel=imread('E:\我的照片\人脸模板.jpg'); % 读入人脸模板照片FaceCoord=[];imsourcegray=rgb2gray(Ori_Face); % 将原照片转换为灰度图像[L,N]=bwlabel(two_value,8); % 标注二值图像中连接的部分,L为数据矩阵，N为颗粒的个数for i=1:N,[x,y]=find(bwlabel(two_value)==i); % 寻找矩阵中标号为i的行和列的下标bwsegment = bwselect(two_value,y,x,8); % 选择出第i个颗粒numholes = 1-bweuler(bwsegment,4); % 计算此区域的空洞数if (numholes >= 1) % 若此区域至少包含一个洞，则将其选出进行下一步运算RectCoord = -1;[m n] = size(bwsegment);[cx,cy]=center(bwsegment); % 求此区域的质心bwnohole=bwfill(bwsegment,'holes'); % 将洞封住（将灰度值赋为1）justface = uint8(double(bwnohole) .* double(imsourcegray));% 只在原照片的灰度图像中保留该候选区域angle = orient(bwsegment,cx,cy); % 求此区域的偏转角度bw = imrotate(bwsegment, angle, 'bilinear');bw = bwfill(bw,'holes');[l,r,u,d] =bianjie(bw);wx = (r - l +1); % 宽度ly = (d - u + 1); % 高度wratio = ly/wx % 高宽比if ((0.8<=wratio)&(wratio<=2))% 如果目标区域的高度/宽度比例大于0.8且小于2.0，则将其选出进行下一步运算 S=ly*wx; % 计算包含此区域矩形的面积A=bwarea(bwsegment); % 计算此区域面积if (A/S>0.35)[ccorr,mfit, RectCoord] = mobanpipei(justface,frontalmodel,ly,wx, cx,cy, angle);endif (ccorr>=0.6)mfitbw=(mfit>=1);invbw = xor(mfitbw,ones(size(mfitbw)));source_with_hole = uint8(double(invbw) .* double(imsourcegray));final_image = uint8(double(source_with_hole) + double(mfit));subplot(2,3,5);imshow(final_image); % 显示覆盖了模板脸的灰度图像imsourcegray = final_image;subplot(2,3,6);imshow(Ori_Face); % 显示检测效果图end;if (RectCoord ~= -1)FaceCoord = [FaceCoord; RectCoord];endendendend% 在认为是人脸的区域画矩形[numfaces x] = size(FaceCoord);for i=1:numfaces,hd = rectangle('Position',FaceCoord(i,:));set(hd, 'edgecolor', 'y');end部分检测原理一、基于肤色模型的人脸检测对于一个成功的人脸识别系统,人脸检测是极其重要和关键的一步,它直接影响人脸特征的提取,识别等后续工作。
人脸识别源码分享
人脸识别源码分享
一、人脸识别技术综述
人脸识别（Face Recognition）技术是指通过分析摄像机或图像中捕捉到的人脸图像，利用一定的方法和技术，来识别出其中一个特定的人脸和身份，确认未知身份的一种计算机视觉技术。
它所采用的基本技术包括图像分析、图像检索、模式识别等，它使用了一系列的算法来检测和识别人类脸部的特征，进而实现人脸的辨别和认证。
二、人脸识别源码实现
1、基础环境及框架
本程序基于Python 3.6版本，使用OpenCV 3.4.1 运行识别图像，使用Haar特征级联检测人脸。
编程环境为：
Windows10，Pycharm 2024.2.3
2、实现步骤
（1）载入数据集，获取每个人脸的名字及其对应的照片，将其储存为字典格式，以便后续识别。
（2）定义识别程序：调用OpenCV检测函数，用于检测想要识别的图像中的人脸位置，传入Haar特征级联检测器，传出下一步需要的X、Y轴坐标。
（3）提取特征：提取（x,y）轴坐标，定义提取脸部特征的函数，将每个人脸的照片存入列表中，然后提取特征并放入列表中。
（4）比较特征：设置一个距离阈值threshold，将提取的特征列表中的每个特征用Euclidean Distance算法比较，传入距离阈值，返回一个布尔值，如果距离大于threshold，标记为false。
pca人脸识别识别率源代码
pca人脸识别识别率源代码allsamples=[];%allsample用于存储读取的人脸图像矩阵m=0;fori=1:40forj=1:5a=imread(strcat('e:\\orl\\s',num2str(i),'\\',num2str(j),'.pgm'));b=a(1:112*92) ;b=double(b);allsamples=[allsamples;b];m=m+1;subplot(10,20,m);imshow(a);if(j==1)title(['训练图库',num2str(i)])endendendsamplemean=mean(allsamples);%平均图片，1×nfori=1:200xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean;end;%以获取特征值及特征向量sigma=xmean*xmean';%m*m阶矩阵[vd]=eig(sigma);d1=diag(d);%按特征值大小以降序排序dsort=flipud(d1);vsort=fliplr(v);%以下选择90%的能量dsum=sum(dsort);dsum_extract=0;p=0;while(dsum_extract/dsum<0.9)p=p+1;dsum_extract=sum(dsort(1:p));endi=1;%(训练阶段)排序特征脸构成的坐标系base=xmean'*vsort(:,1:p)*diag(dsort(1:p).^(-1/2));%base就是n×p阶矩阵，除以dsort(i)^(1/2)就是对人脸图像的标准化（并使其方差为1）%参见《基于pca的人脸识别算法研究》p31%xmean'*vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程%while(i<=p&&dsort(i)>0)%base(:,i)=dsort(i)^(-1/2)*xmean'*vsort(:,i);%参见《基于pca的人脸识别算法研究》p31%i=i+1;%xmean'*vsort(:,i)是小矩阵的特征向量向大矩阵特%end%以下两行addbygongxun将训练样本对坐标系上进行投影,得到一个m*p阶矩阵allcoorallcoor=allsamples*base;%allcoor里面是每张训练人脸图片在m*p子空间中的一个点，accu=0;%下面的人脸识别过程中就是利用这些组合系数来进行识别%测试过程fori=1:40forj=6:10%初始化40x5副测试图像a=imread(strcat('e:\\orl\\s',num2str(i),'\\',num2str(j),'.pgm'));b=a(1:10304); b=double(b);tcoor=b*base;%排序座标，就是1×p阶矩阵fork=1:200mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));end;%三阶接邻[dist,index2]=sort(mdist);class1=floor((index2(1)-1)/5)+1;class2=floor((index2(2)-1)/5)+1;class3=floor((index2(3)-1)/5)+1;ifclass1~=class2&&class2~=class3class=class1;elseifclass1==class2class=class1;elseifclass2==class3class=class2;end;ifclass==iaccu=accu+1;end;end;end;accuracy=accu/200%输入识别率。
基于opencv的人脸识别程序-代码详解
#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>#ifdef _EiC#define WIN32#endifstatic CvMemStorage* storage = 0;static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;void detect_and_draw( IplImage* image );const char* cascade_name ="haarcascade_frontalface_alt.xml";//人脸检测分类器int main( int argc, char** argv ){CvCapture* capture = 0;IplImage *frame, *frame_copy = 0;int optlen = strlen("--cascade=");const char* input_name;if( argc > 1 && strncmp( argv[1], "--cascade=", optlen ) == 0 ){cascade_name = argv[1] + optlen;input_name = argc > 2 ? argv[2] : 0;}else{cascade_name = "E:\毕业设计\智能机器人动态人脸识别系统\陈建州程序.xml";//分类器路径input_name = argc > 1 ? argv[1] : 0;}cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );if( !cascade )//如果没有找到分类器，输出以下{fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" );fprintf( stderr,"Usage: facedetect --cascade=\"<cascade_path>\" [filename|camera_index]\n" );return -1;}storage = cvCreateMemStorage(0);capture = cvCaptureFromCAM( !input_name ? 0 : input_name[0] - '0' );//读取摄像头if(!capture)//如果没有摄像头读取视频文件capture = cvCaptureFromA VI("检测.avi");cvNamedWindow( "result", 1);//创建窗口if( capture ){for(;;){if( !cvGrabFrame( capture ))//从摄像头中抓取帧break;frame = cvRetrieveFrame( capture );//读取上边抓取的帧if( !frame )break;if( !frame_copy )frame_copy = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height),IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );if( frame->origin == IPL_ORIGIN_TL )cvCopy( frame, frame_copy, 0 );elsecvFlip( frame, frame_copy, 0 );detect_and_draw( frame_copy );if( cvWaitKey( 10 ) >= 0 )break;}cvReleaseImage( &frame_copy );cvReleaseCapture( &capture );}else//没检测到视频文件或者摄像头{const char* filename = (char*)"检测.jpg";//读图片IplImage* image = cvLoadImage( filename, 1 );if( image ){detect_and_draw( image );cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &image );}else{FILE* f = fopen( filename, "rt" );if( f ){char buf[1000+1];while( fgets( buf, 1000, f ) ){int len = (int)strlen(buf);while( len > 0 && isspace(buf[len-1]) )len--;buf[len] = '\0';image = cvLoadImage( buf, 1 );if( image ){detect_and_draw( image );cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &image );}}fclose(f);}}}cvDestroyWindow("result");return 0;}void detect_and_draw( IplImage* img ){static CvScalar colors[] ={{{0,0,255}},{{0,128,255}},{{0,255,255}},{{0,255,0}},{{255,128,0}},{{255,255,0}},{{255,0,0}},{{255,0,255}}};double scale = 1.3;IplImage* gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 );IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale),cvRound (img->height/scale)),8, 1 );int i;cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );cvEqualizeHist( small_img, small_img );cvClearMemStorage( storage );if( cascade ){double t = (double)cvGetTickCount();CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/,cvSize(30, 30) );//检测人脸返回矩形人脸t = (double)cvGetTickCount() - t;printf( "detection time = %gms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )//找到矩形中心，把矩形转化为圆形{CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );CvPoint center;int radius;center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 );}}cvShowImage( "result", img );cvReleaseImage( &gray );cvReleaseImage( &small_img );}OpenCV的人脸检测主要是调用训练好的cascade（Haar分类器）来进行模式匹配。
python 人脸识别案例
python 人脸识别案例下面是一个使用Python进行人脸识别的基本案例。
这个案例使用了OpenCV和dlib库。
首先，你需要安装必要的库。
你可以使用pip来安装：```bashpip install opencv-pythonpip install dlibpip install face_recognition```然后，你可以使用以下代码来进行人脸识别：```pythonimport face_recognitionimport cv2加载已知的人脸图像known_face_encodings = []known_face_names = []加载图像并获取人脸编码image = face__image_file("known_")face_encoding = face__encodings(image)[0]known_face_(face_encoding)known_face_("Known Person")加载图像并获取人脸编码image = face__image_file("unknown_")face_encoding = face__encodings(image)[0]unknown_face_encoding = face_encoding看看未知的人脸和已知的人脸是否匹配matches = face__faces(known_face_encodings,unknown_face_encoding)name = "Unknown Person"如果匹配，打印匹配的人的名字，否则打印未找到匹配的人的名字if True in matches:match_index = (True)name = known_face_names[match_index]print("Is the unknown face a match for the known face?", "Yes" if matches[0] else "No")print("The unknown face belongs to:", name)```在这个例子中，我们首先加载了一个已知的人脸图像，并获取了它的编码。
人脸识别代码详细解读
人脸识别代码详细解读人脸识别代码详细解读随着科技的不断进步，人脸识别技术已经逐步应用到了生活的各个领域，比如安防监控、人脸支付、智能门禁等，可以说已经成为了一种不可或缺的技术。
那么，在这些应用中，人脸识别又是如何实现的呢？这就要涉及到人脸识别的代码实现。
一、代码概述人脸识别的实现需要借助于计算机视觉技术和机器学习技术，有多种不同的实现方法，其中比较常用的是使用OpenCV库和Python语言进行编程。
本文将以使用OpenCV 和Python编程实现人脸识别为例进行讲解。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了多种图像处理和计算机视觉相关的函数，包括人脸检测、人脸识别、目标跟踪、图像分割等。
Python是一种高级编程语言，易于学习和使用，已经成为了计算机视觉领域最为流行的编程语言之一。
二、代码实现步骤1. 导入所需的库和模块首先需要导入OpenCV库以及一些相关的模块，比如cv2模块、numpy模块等，如下所示：import cv2 import numpy as np2. 人脸检测接下来需要对输入的图像进行人脸检测。
OpenCV提供了多种人脸检测的方法，其中最常用的是基于Haar特征的级联分类器检测方法。
该方法使用训练好的分类器对输入的图像进行扫描，当图像中检测到具有特定特征的区域时，即认为该区域包含人脸。
以下是基于Haar特征的级联分类器人脸检测的代码实现：faceCascade =cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_defa ult.xml') img = cv2.imread('test.jpg') gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))其中，faceCascade是已经训练好的级联分类器模型，通过调用detectMultiScale函数可以对输入图像进行人脸检测，scaleFactor控制图像缩放比例，minNeighbors 控制人脸检测的参数，minSize表示人脸检测的最小尺寸。
人脸识别程序源代码
1．利用OpenCV进行人脸检测
人脸检测程序主要完成3部分功能，即加载分类器、加载待检测图象以及检测并标示。
本程序使用OpenCV中提供的“haarcascade_frontalface_alt.xml”文件存储的目标检测分类，用cvLoa d函数载入后，进行强制类型转换。
OpenCV中提供的用于检测图像中目标的函数是cvHaarDete ctObjects，该函数使用指针对某目标物体（如人脸）训练的级联分类器在图象中找到包含目标物体的矩形区域，并将这些区域作为一序列的矩形框返回。
分类器在使用后需要被显式释放，所用的
”。
需要注意的是，本程序运行时应将分类器文件置于程序目录下，如果运行的是生成的EXE文件，则应将分类器文件与该EXE文件放在同一个目录下。
三、程序运行结果
运行该程序，选择人脸检测菜单项，弹出文件打开对话框，选择要检测的图像文件，程序就会将检测到的人脸用圆圈标示出来，如图3所示。
本程序能顺利检测出大部分人脸，但由于光照、遮挡和倾斜等原因，部分人脸不能正确检测，另外，也有一些非人脸部分由于具有人脸的某些特征，。
基于opencv的人脸识别代码
基于opencv的人脸识别代码OpenCV是一款用于计算机视觉和机器学习的开放源代码的库。
它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，如人脸识别、图片处理、物体检测和跟踪等。
在本文中，我们将教您如何使用OpenCV实现人脸识别。
安装OpenCV首先，您需要安装OpenCV库。
您可以从官方网站下载预编译好的OpenCV库并安装。
您还需要将OpenCV添加到系统的环境变量中。
在Python代码中，我们需要使用OpenCV库。
我们可以使用import cv2语句导入OpenCV库。
导入其他库除了OpenCV库之外，我们还需要导入以下Python库：NumPy：用于在Python中进行科学计算的库os：用于在Python中执行操作系统相关任务的库方法我们需要使用以下方法：1. opencv中预定义的CascadeClassifier类。
2. detectMultiScale() 方法，用于检测图像中的所有人脸。
步骤现在我们将根据以下步骤编写Python代码：1. 导入必要的库import cv2import numpy as npimport os2. 定义训练集和分类器face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')3. 定义图像路径img_path = 'test.jpg'4. 读取图像img = cv2.imread(img_path)5. 将图像转换成灰度图像，因为人脸识别需要在灰度图像上进行。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)7. 在图像上标记人脸for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)8. 显示图像完整代码最终的Python代码如下所示：结论通过本文，您已经了解了使用OpenCV实现人脸识别的基本步骤。
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1．利用OpenCV进行人脸检测
人脸检测程序主要完成3部分功能，即加载分类器、加载待检测图象以及检测并标示。
本程序使用OpenCV中提供的“haarcascade_frontalface_alt.xml”文件存储的目标检测分类，用cvLoad函数载入后，进行强制类型转换。
OpenCV中提供的用于检测图像中目标的函数是cvHaarDetectObjects，该函数使用指针对某目标物体（如人脸）训练的级联分类器在图象中找到包含目标物体的矩形区域，并将这些区域作为一序列的矩形框返回。
分类器在使用后需要被显式释放，所用的函数为cvReleaseHaarClassifierCascade。
这些函数原型请参看有关OpenCV手册。
2．程序实现
1）新建一个Visual C++ MFC项目，取名为“FaceDetection”，选择应用程序类型为“单文档”。
将菜单中多余的项去掉，并添加一项“人脸检测”，其ID为“ID_FaceDetected”，并生成该菜单项的消息映射函数。
2）在“FaceDetectionView.h”头文件中添加以下灰底色部分程序代码：
3）在“FaceDetectionView.cpp”文件中添加以下灰底色部分程序代码：
需要注意的是，本程序运行时应将分类器文件置于程序目录下，如果运行的是生成的E XE文件，则应将分类器文件与该EXE文件放在同一个目录下。
三、程序运行结果
运行该程序，选择人脸检测菜单项，弹出文件打开对话框，选择要检测的图像文件，程序就会将检测到的人脸用圆圈标示出来，如图3所示。
本程序能顺利检测出大部分人脸，但由于光照、遮挡和倾斜等原因，部分人脸不能正确检测，另外，也有一些非人脸部分由于具有人脸的某些特征，也被当成了人脸，这些都是本程序需要改进的部分。