OpenCV人脸识别-静态图片与动态摄像头

简介

环境:Python3+OpenCV3.4

在OpenCV中主要使用了两种特征(即两种方法)进行人脸检测,Haar特征和LBP特征。使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。在OpenCV的安装目录下的sources文件夹里的data文件夹里可以看到下图所示的内容(opencv\sources\data\haarcascades ):

文件夹的名字“haarcascades”、“hogcascades”和“lbpcascades”分别表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器:”haar”特征主要用于人脸检测,“hog”特征主要用于行人检测,“lbp”特征主要用于人脸识别,“eye”特征主要用于眼睛的检测识别。

OpenCV介绍

Python3 OpenCV入门

静态图片人脸识别代码

效果:

             

动态摄像头人脸识别

按帧数读取图片

效果:

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