基于OpenCv的人臉識(shí)別（Python完整代碼）-大盤(pán)站

實(shí)驗(yàn)環(huán)境：python 3.6 + opencv-python 3.4.14.51 建議使用 anaconda配置相同環(huán)境

背景

人臉識(shí)別步驟

圖1
：人臉識(shí)別流程圖

人臉采集

采集人臉圖片的方法多種多樣，可以直接從網(wǎng)上下載數(shù)據(jù)集，可以從視頻中提取圖片
，還可以從攝像頭實(shí)時(shí)的采集圖片。

人臉檢測(cè)方法

人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理 ，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富 ，如直方圖特征、顏色特征、模板特征
、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

人臉圖像預(yù)處理

對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果 ，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過(guò)程 。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī) 干擾 ，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理 。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線(xiàn)補(bǔ) 償、灰度變換、直方圖均衡化 、歸一化、幾何校正 、濾波以及銳化等。

人臉特征提取

人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征