opencv学习笔记六十七:LBPH人脸识别算法

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本文介绍了LBPH(Local Binary Patterns Histograms)人脸识别算法,它基于LBP编码,通过比较不同人脸图像的LBP编码直方图实现识别,不受光照、缩放等因素影响。文章深入探讨了直方图交叉核匹配的原理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

简要: 

LBPH(Local Binary PatternsHistograms)局部二进制编码直方图,建立在LBPH基础之上的人脸识别法基本思想如下:首先以每个像素为中心,判断与周围像素灰度值大小关系,对其进行二进制编码,从而获得整幅图像的LBP编码图像;再将LBP图像分为个区域,获取每个区域的LBP编码直方图,继而得到整幅图像的LBP编码直方图,通过比较不同人脸图像LBP编码直方图达到人脸识别的目的,其优点是不会受到光照、缩放、旋转和平移的影响。

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\face.hpp>
using namespace cv;
using namespace face;
using namespace std;
char win_title[40] = {};

int main(int arc, char** argv) { 
	//namedWindow("input",CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	//读入模型需要输入的数据,用来训练的图像vector<Mat>images和标签vector<int>labels
	string filename = string("path.txt");
	ifstream file(filename);
	
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