基于OpenCV的人脸识别与手势识别在家庭自动化中的应用
1. 人脸识别系统搭建
1.1 数据采集
首先,将脚本保存为 dataset.py 并运行。运行时需要输入人脸ID,当摄像头检测到人脸后,就会开始采集样本。为了测试识别器,建议采集两到三个人的人脸样本。不过要注意,样本数量过多会直接影响程序运行速度,所以每个人的样本尽量控制在10个以内。这些样本会被保存到 dataset 目录下。
1.2 识别器训练
训练识别器时,需要导入一些必要的模块:
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os
接着,创建一个 Local Binary Pattern Histogram (LBPH) 人脸识别器,并使用 haarcascade_frontalface_default.xml 分类器来检测图像中的人脸:
path = 'dataset'
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
然后,创建一个函数来从 dataset 目录中提
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