OpenCV 4.5.2 中的 LBPHFaceRecognizer

本文介绍了 OpenCV 4.5.2 中的 cv.face.LBPHFaceRecognizer_create() 方法，该方法用于创建基于局部二值模式直方图（LBPH）的人脸识别器对象。

LBPH 是一种基于纹理的人脸识别算法，它通过比较图像中的局部二值模式来识别人脸。LBPH 算法在训练阶段将每个图像分成小的局部区域，并根据每个局部区域的灰度值对其进行编码。在识别阶段，算法将输入图像与训练图像集中的图像进行比较，并找到与输入图像最相似的训练图像。

代码示例

下面的代码片段展示了如何使用 cv.face.LBPHFaceRecognizer_create() 方法创建一个 LBPH 人脸识别器对象。

import cv2 as cv

# 创建 LBPH 人脸识别器对象
recognizer = cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 加载训练数据
recognizer.read('train.yml')

# 识别图像中的人脸
image = cv.imread('test.jpg')
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用识别器进行人脸识别
label, confidence = recognizer.predict(gray)

# 输出识别结果
print(f'Label: {label}')
print(f'Confidence: {confidence}')

在上述代码中，我们首先导入了 cv2 模块，并使用 cv.face.LBPHFaceRecognizer_create() 方法创建了一个 LBPH 人脸识别器对象。然后，我们通过 read() 方法加载了训练数据，并使用 predict() 方法对输入图像进行人脸识别。最后，我们打印出了识别结果，包括标签（label）和置信度（confidence）。

注意事项

• 在使用 cv.face.LBPHFaceRecognizer_create() 方法之前，确保已经安装了 OpenCV 4.5.2 或更高版本，并且已经正确配置了环境。

• 在训练阶段，您需要准备一些标记有人脸的图像，并将其用作训练数据。使用 LBPHFaceRecognizer 对象的 train() 方法进行训练，并将训练结果保存到文件中。

• 在识别阶段，您可以使用 LBPHFaceRecognizer 对象的 predict() 方法对输入图像进行识别。该方法将返回一个标签和一个置信度值。标签表示训练集中与输入图像最相似的图像的标签，而置信度表示识别结果的置信程度。

• 为了获得更好的识别效果，您可能需要调整一些参数，例如图像大小、邻域大小和阈值等。

更多详细的介绍和示例代码，请参考 OpenCV 官方文档中关于 LBPHFaceRecognizer 的部分。

引用

• OpenCV Documentation: cv.face_LBPHFaceRecognizer_create