关于树莓派（六）：用树莓派做人脸识别

最新推荐文章于 2025-06-02 09:15:56 发布

原创

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#人脸识别 #树莓派 #opencv3 #训练测试图像

本篇博客介绍如何使用树莓派配合Pi Camera进行人脸识别。首先通过拍摄视频截取帧来收集训练数据，接着利用opencv3进行模型训练，采用haar小波变换等技术。最后，实现实时视频流中的人脸识别，展示识别精度和名称。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

树莓派做人脸识别，首先是采集图像，利用 Pi Camera ，采集一段视频流，然后截帧，保存到一个文件夹中作为训练数据，然后运用强大的opencv，训练模型，主要是运用haar小波变换等，最后是在线识别，用Pi Camera通过对视频流截帧的方式，捕捉测试图像，然后对人脸进行识别，名字和精度。

下面是代码，这里还是主要参考大神 ----- 子豪兄的博客

采集训练数据

import cv2
import os

cam = cv2.VideoCapture(0)
cam.set(3, 640) #WIDTH
cam.set(4, 480) #height

face_detector = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Downloads/opencv-3.4.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

face_id = input('\n enter user id end press <return> ==>  ')

print('\n [INFO] Initilizing face capture. look the camera and wait ...')
count = 0

while(True):
    ret, img = cam.read()
    img = cv2.flip(img, -1) #FLIP VIDEO IMAGE VERTICALLY
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
        count += 1

        #save the capt