18、基于OpenCV的人脸识别与手势识别在家庭自动化中的应用

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

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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