18、基于OpenCV的人脸识别及手势识别技术在家庭自动化中的应用

基于OpenCV的人脸识别及手势识别技术在家庭自动化中的应用

1. 人脸识别数据采集与训练

在进行人脸识别时，首先要完成数据的采集和模型的训练。具体步骤如下：
1. 数据采集 ：将脚本保存为 dataset.py 并运行，输入人脸ID。当摄像头检测到人脸时，开始采集样本。为了测试识别器，采集两到三个人的人脸样本，且尽量每人采集少于10个样本，这些样本将保存在 dataset 目录中。
2. 训练识别器 ：
- 导入必要的库：

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

- 创建Local Binary Pattern Histogram (LBPH) 人脸识别器，并使用`haarcascade_frontalface_default.xml`分类器检测图像中的人脸：

path = 'dataset'
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");

- 创建函数`getImagesAndLabels`来获