基于opencv的人脸识别（第二章：识别人脸，识别是谁）

小陈同学_666

已于 2023-12-26 20:14:38 修改

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文章标签： opencv 人工智能计算机视觉

于 2023-11-24 12:28:54 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QAZWCC/article/details/134595948

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文章介绍了使用Python和OpenCV进行人脸识别的过程，包括模型训练（使用LBPHFaceRecognizer从图片中提取特征并存储）和人脸识别并显示姓名的功能。首先通过遍历图片文件夹训练模型，然后在实时视频中检测并识别人脸并显示相应的姓名。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

第一步：模型训练

第二步：识别人脸并显示名称

第一步：模型训练

import os
import cv2 as cv
from PIL import Image
import numpy as np

def getImageAndLabels(path):
    #储存人脸数据
    faceSamples=[]
    #姓名数据
    ids=[]
    #图片信息
    ImagePaths=[os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    #加载分类器
    face_detector = cv.CascadeClassifier('F:/opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')
    #全部图像进行遍历，保存身份信息
    for imagePath in ImagePaths:
        #打开图片，灰度化PIL有9种模式
        PIL_img=Image.open(imagePath).convert('L')
        #将图像转换为数组
        img_numpy=np.array(PIL_img,'uint8')
        #获取人脸特征
        faces=face_detector.detectMultiScale(img_numpy)
        #获取图片id和姓名
        id=int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0])
        for x,y,w,h in faces:
            ids.append(id)
            faceSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])
    print('id:',id)
    print('fs:',faceSamples)
    return faceSamples,ids

path='./data/pic'
    #获取人脸特征与姓名
faces,ids=getImageAndLabels(path)
    #加载识别器
recognizer=cv.face.LBPHFaceRecognizer_create()
    #训练
recognizer.train(faces,np.array(ids))
    #保存文件
recognizer.write('trainer/1.yml')

第二步：识别人脸并显示名称

import cv2

#加载训练数据集文件
recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
#加载数据
recognizer.read('trainer/1.yml')
#名称
names=["Chen"]
def face_detect_demo(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    face_detect = cv2.CascadeClassifier('F:/opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')
    face = face_detect.detectMultiScale(gray, 1.1)
    for x, y, w, h in face:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 255), thickness=2)
        cv2.circle(img,center=(x+w//2,y+h//2),radius=w//2,color=(0,255,0),thickness=1)
        ids,confidence=recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w])
        if(confidence>80):
            cv2.putText(img,'unknow',(x+10,y-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75,(0,255,0),1)
        else:
            cv2.putText(img, str(names[ids - 1]), (x + 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 255, 0), 1)
    cv2.imshow('FaceDetect', img)

#打开摄像头和识别
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    flag,frame = cap.read()
    face_detect_demo(frame)
    if ord('q') == cv2.waitKey(0):
        break
cv2.destroyWindow()
cap.release()