基于OpenCV和Python的人脸识别系统

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一、项目技术

开发语言:Python
python框架:Django
软件版本:python3.7/python3.8
数据库:mysql 5.7或更高版本
数据库工具:Navicat11
开发软件:PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、项目内容和功能介绍

基于OpenCV和Python的人脸识别系统是一种高效、准确的人脸识别解决方案,它结合了OpenCV的计算机视觉能力和Python的编程便利性,广泛应用于安全监控、门禁系统、移动支付、智能设备解锁等多个场景。以下是对该系统的详细介绍:
一、系统构成
1.OpenCV库:OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,提供了丰富的算法和数据结构,用于实时应用中的计算机视觉任务。它支持多种编程语言,包括C++、Python、Java等,具有高性能和实时性。在人脸识别系统中,OpenCV主要提供人脸检测算法和人脸识别算法。
2.Python语言:Python是一种解释型、交互式、面向对象的脚本语言,具有简单易学、代码可读性强、库丰富等特点。在人脸识别系统中,Python主要用于编写控制逻辑、处理数据、调用OpenCV库等任务。
二、系统功能
1.人脸检测:人脸检测是人脸识别系统中的第一步,任务是从图像或视频帧中找出人脸的位置。使用OpenCV提供的预训练Haar级联分类器或LBP(Local Binary Patterns)特征的级联分类器进行人脸检测。对图像进行预处理,如灰度化、直方图均衡化等,以提高人脸检测的准确性。
2.人脸识别:在检测到人脸之后,进行人脸识别,即通过比较人脸特征来识别不同个体。使用OpenCV提供的人脸识别算法,如Eigenfaces、Fisherfaces或LBPH(Local Binary Patterns Histograms)等,进行特征提取和匹配。训练人脸识别模型,收集已知个体的图像并为其打上标签,然后使用这些图像训练模型。使用训练好的模型对新的图像进行预测,得到预测的标签和置信度。
三、系统特点
1.高效准确:采用先进的卷积神经网络(CNN)模型进行特征提取和融合,提高了人脸识别的准确性。通过大量的人脸数据训练,系统能够准确地识别出不同的人脸特征。
2.跨平台兼容性:系统支持多种操作系统和硬件平台,包括Windows、Linux、MacOS、Android和iOS等,这使得系统能够在不同的场景下灵活应用。
3.便于携带和部署:系统的代码体积较小,便于携带和部署。
4.开发和维护便捷:使用Python语言开发,使得系统的开发和维护更加便捷。
5.算法灵活:系统支持多种人脸识别算法,包括基于特征提取的人脸识别算法、基于深度学习的人脸识别算法等。这使得系统在面对不同场景和需求时能够灵活选择合适的算法。
四、应用场景
基于OpenCV和Python的人脸识别系统可以应用于多个领域,如:
1.安全监控:通过人脸识别技术,可以实现对特定人员的监控和追踪,提高安全性。
2.门禁系统:将人脸识别技术应用于门禁系统,可以实现无接触式的门禁控制,提高便捷性和安全性。
3.移动支付:在移动支付中,通过人脸识别技术可以验证用户身份,确保支付安全。
4.智能设备解锁:将人脸识别技术应用于智能设备解锁,可以提高设备的便捷性和安全性。
综上所述,基于OpenCV和Python的人脸识别系统具有高效、准确、跨平台兼容性、便于携带和部署、开发和维护便捷以及算法灵活等特点,广泛应用于多个领域。

三、核心代码

部分代码:

package com.controller;


import java.util.Arrays;
import java.util.Map;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import com.annotation.IgnoreAuth;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
import com.entity.ConfigEntity;
import com.service.ConfigService;
import com.utils.MPUtil;
import com.utils.PageUtils;
import com.utils.R;
import com.utils.ValidatorUtils;

/**
 * 登录相关
 */
@RequestMapping("config")
@RestController
public class ConfigController{
	
	@Autowired
	private ConfigService configService;

	/**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,ConfigEntity config){
        EntityWrapper<ConfigEntity> ew = new EntityWrapper<ConfigEntity>();
    	PageUtils page = configService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, config), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }
    
	/**
     * 列表
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping("/list")
    public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,ConfigEntity config){
        EntityWrapper<ConfigEntity> ew = new EntityWrapper<ConfigEntity>();
    	PageUtils page = configService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, config), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

    /**
     * 信息
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") String id){
        ConfigEntity config = configService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", config);
    }
    
    /**
     * 详情
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping("/detail/{id}")
    public R detail(@PathVariable("id") String id){
        ConfigEntity config = configService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", config);
    }
    
    /**
     * 根据name获取信息
     */
    @RequestMapping("/info")
    public R infoByName(@RequestParam String name){
        ConfigEntity config = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "faceFile"));
        return R.ok().put("data", config);
    }
    
    /**
     * 保存
     */
    @PostMapping("/save")
    public R save(@RequestBody ConfigEntity config){
//    	ValidatorUtils.validateEntity(config);
    	configService.insert(config);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    public R update(@RequestBody ConfigEntity config){
//        ValidatorUtils.validateEntity(config);
        configService.updateById(config);//全部更新
        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Long[] ids){
    	configService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
}



四、效果图

请添加图片描述
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请添加图片描述

在PyCharm中使用OpenCV进行人脸识别的步骤如下: 1. 首先,你需要安装PythonOpenCV库。可以使用Anaconda环境管理器来安装,或者使用pip命令行工具在PyCharm的终端中执行以下命令: ``` pip install opencv-python ``` 2. 然后,你需要导入必要的模块库。在PyCharm中添加以下代码: ``` import cv2 import numpy as np ``` 3. 接下来,打开摄像头并保存图像。你可以使用以下代码: ``` cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头,若打开本地视频,同OpenCV一样,只需将0换成("xxx.avi") while(1): # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() # 显示图像 cv2.imshow("capture", frame) # 按下 'q' 键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 销毁窗口 ``` 4. 最后,你可以使用OpenCV人脸识别功能来检测人脸。以下是一个简单的示例代码: ``` # 加载人脸分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在图像上绘制矩形框显示人脸 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 'q' 键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 销毁窗口 ``` 请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据需要进行更多的定制优化。
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