OpenCV中使用Eigenfaces人脸识别器识别人脸实战（附Python源码）

冷不防 2023-09-30 19:04 106阅读 0赞

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Opencv提供了三种人脸识别方法，分别是Eigenfaces，Fisherfaces，LBPH这三种放噶都是通过对比样本最终实现人脸识别，因为这三种算法提取特征的方式不一样，侧重点不一样，所以不能分出孰优孰劣，只能说每种方法都有各自的风格

## Eigenfaces人脸识别器 ##

Eigenfaces也叫做特征脸，它通过pca主成分分析方法将人脸数据转换到另一个空间维度做相似性计算，在计算过程中，算法可以忽略一些无关紧要的数据，仅识别一些具有代表性的特征数据，最后根据这些特征识别人脸

开发者需要通过以下三种方法完成人脸识别操作

通过cv2.face.EigenFaceRecognizer\_create()方法创建Eigenfaces人脸识别器 语法如下

> recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer\_create(num\_components,threshold)
> 
> 参数说明如下
> 
> num\_components:可选参数 pca方法中保留的分量个数，建议使用默认值
> 
> threshold:可选参数 人脸识别时使用的阈值 建议使用默认值
> 
> recognizer:创建的eigenfaces人脸识别器对象

创建识别器对象后，需要通过对象的train方法训练识别器，建议每个人都给出两张以上的人脸图像作为训练样本 语法如下

> recognizer.train(src,labels)
> 
> 参数说明
> 
> src 用来训练的人脸图像样本列表 格式为list 样本图像必须宽高一致
> 
> label 样本对应的标签 格式为数组元素类型为整数 数组长度必须与样本列表长度相同，样本与标签按照插入顺序一一对应

训练识别器后可以通过识别器的predict方法识别人脸，该方法对比样本的特征，给出最相近的结果和评分 语法如下

> label,confidence=recognizer.predice(src)
> 
> src 需要识别的人脸图像 该图像宽高必须与样本一致
> 
> label 与样本匹配程度最高的标签值
> 
> confidence 匹配程度最高的信用度评分，评分小于5000匹配程度较高，0分表示两幅图像完全一样

下面通过一个实例演示eigenfaces人脸识别器的用法 结果如下

以两个人的照片作为训练样本，第一个人照片如下图所示

![b9ad8b25e2d64255932dccf6a0ff59ea.png][]

第二个人照片如下

![0d6c6d2636804bc58ea02294ec77b692.png][]

待识别照片如下

![372d611e67ea4e1dafbe90fbd9ec4a60.png][]

程序输出如下

> confidence=18669.72829
> 
> Summer

程序对比样本特征分析得出，被识别的人物特征最接近的是Summer

部分代码如下

import cv2
    import numpy as np
    
    photos = list()  # 样本图像列表
    lables = list()  # 标签列表
    photos.append(cv2.imread("face\\summer1.png", 0))  # 记录第1张人脸图像
    lables.append(0)  # 第1张图像对应的标签
    photos.append(cv2.imread("face\\summer2.png", 0))  # 记录第2张人脸图像
    lables.append(0)  # 第2张图像对应的标签
    photos.append(cv2.imread("face\\summer3.png", 0))  # 记录第3张人脸图像
    lables.append(0)  # 第3对应的标签
    
    photos.append(cv2.imread("face\\Elvis1.png", 0))  # 记录第4张人脸图像
    lables.append(1)  # 第4对应的标签
    photos.append(cv2.imread("face\\Elvis2.png", 0))  # 记录第5张人脸图像
    lables.append(1)  # 第5张图像对应的标签
    photos.append(cv2.imread("face\\Elvis3.png", 0))  # 记录第6张人脸图像
    lables.append(1)  # 第6张对应的标签
    
    names = {"0": "Summer", "1": "Elvis"}  # 标签对应的名称字典
    
    = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()  # 创建特征脸识别器
    recognizer.train(phoos, np.array(lables))  # 识别器开始训练
    i = cv2.imread("face\\.png", 0)  # 待识别的人脸图像
    label, confidene == " + str(confidence))  # 打印评分
    print(names[str(label)])  # 数组字典里标签对应的名字
    cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后
    cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗体

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