【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别1——拍摄10张人脸图片

一：主要步骤
二：代码部分
三：运行结果

疫情期间学校去不了，在家闲着没事，刚好有学校的比赛项目，就趁着机会做一下，顺便学习学习OpenCV
原文转自: https://www.cnblogs.com/fpzs/p/10533485.html.
我的环境与原文不同，我的环境为win10+opencv4.1.0+opencv-contrib4.1.0+VS2017

一：主要步骤

拍摄人脸图片
1、加载人脸检测器
2、打开电脑摄像头，载入视频流，抽取帧，进行灰度化处理
3、识别人脸，采集10张灰度图像并将尺寸变为为92x112保存到文件中（如果想要彩色图像只需要把代码中的imgGray全部改为img即可）

二：代码部分

/****************************************************
拍摄人脸图片:
1、加载人脸检测器
2、打开电脑摄像头，载入视频流，抽取帧，进行灰度化处理
3、识别人脸，采集20张灰度图保存到文件中（如果想要彩色图像只需要把代码中的imgGray全部改为img即可）
*****************************************************/
#include "opencv2/objdetect.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
using namespace cv;int main()
{Mat img;                      //用于存储每一帧的图像Mat imgGray;                  //用于存储灰度图Mat myFace;                   //用于存储我的人脸数据集int count = 1;                //图片计数 CascadeClassifier cascades;   //定义人脸分类器,opencv中的harr Cascadescascades.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml"); //加载人脸检测器VideoCapture cap;cap.open(0);                   //打开摄像头，默认的电脑自带摄像头是0//cap.open("E：//demo.avi");   //或者打开视频 std::vector<Rect> faces;       //定义容器存储人脸数据//循环10张人脸保存while (1){cap >> img;                //从视频中读取当前帧        cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY); //灰度化//检测出图片中的人脸，用vector保存各个人脸的坐标、大小（用矩形表示）到facescascades.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.1, 5, 0);for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {rectangle(img, faces[i], Scalar(0, 255, 0), 1, 8, 0);}//如果检测到人脸if (faces.size() == 1){//如果图片小于等于10张if (count <= 10){Mat faceROI = imgGray(faces[0]);//opencv中resize()函数将识别到的人脸图像自动改变尺寸为92x112resize(faceROI, myFace, Size(92, 112));putText(img, "face_safaearth", faces[0].tl(), FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1.2, Scalar(71, 99, 255), 2, LINE_8);//保存到可执行文件同目录下的s41文件夹里，这里保存为pgm格式图片，方便后续操作，也可以根据自己需要修改格式string filename = format("s41/%d.pgm", count);//通过imwrite函数将resize()过后的图片保存到背景数据imwrite(filename, myFace);imshow(filename, myFace);waitKey(100);destroyWindow(filename);count++;}}imshow("frame", img);waitKey(100);}return 0;system("pause");

三：运行结果

可以看到s41文件里已经生成了10张pgm图像，不过因为电脑原因没法查看pgm图像。

下一篇【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别2——制作csv文件

【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别1——拍摄10张人脸图片相关推荐

【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别2——制作csv文件
[Opencv综合应用]自制训练集的人脸识别2--制作csv文件一,准备工作环境二,主要步骤三,代码部分四,结果五,总结一,准备工作本文参考自: https://www.cnblogs ...
OpenCV中使用Eigenfaces 或 Fisherfaces进行人脸识别
连接:OpenCV中使用Eigenfaces 或 Fisherfaces进行人脸识别 OpenCV中使用Eigenfaces 或 Fisherfaces进行人脸识别 Translate by Dawn ...
基于深度学习的人脸识别系统系列（Caffe+OpenCV+Dlib）——【六】设计人脸识别的识别类...
前言基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gp ...
dlib 使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别源代码
请直接访问原文章 dlib 使用OpenCV,Python和深度学习进行人脸识别源代码 https://hotdog29.com/?p=595 在 2019年7月7日上张贴由 hotdog发表回 ...
python模块cv2人脸识别_手把手教你使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别
使用OpenCV,Python和深度学习进行人脸识别在本教程中,你将学习如何使用OpenCV,Python和深度学习进行面部识别.首先,我们将简要讨论基于深度学习的面部识别,包括"深度度量 ...
CV之FR：DIY脚本通过人脸图像得到人脸特征向量并输出多张人脸图片之两两图片之间的距离
CV之FR:DIY脚本通过人脸图像得到人脸特征向量并输出多张人脸图片之两两图片之间的距离目录输出结果设计思路实现代码计算过程输出结果设计思路实现代码 from scipy import ...
CV之FR之MTCNN：基于TF框架利用MTCNN算法检测并对齐人脸图像进(人脸识别/人脸相似度)而得出人脸特征向量从而计算两张人脸图片距离案例应用之详细攻略
CV之FR之MTCNN:基于TF框架利用MTCNN算法检测并对齐人脸图像进(人脸识别/人脸相似度)而得出人脸特征向量从而计算两张人脸图片距离案例应用之详细攻略目录基于TF框架利用MTCNN算法检测 ...
Qt +opencv 通过级联分类器训练的模型进行识别（车辆识别+人脸识别）
有不对的或更好的方法欢迎交流一些内容可参照这篇文章:https://blog.csdn.net/m0_64596200/article/details/126748697?spm=1001.2014 ...
OpenCV：使用python-cv2实现Harr+Adaboost人脸识别
文章目录 Haar特征计算方式使用haar模板处理图像积分图 Adaboost分类器代码实现 Haar特征哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形,计算每一个矩形的像素和并取其差值.然后用这 ...
openCV学习笔记（十二） —— 人脸识别算法（1/3）—— 特征脸 EigenFaces
一.原理 opencv支持3种人脸识别的算法,分别是: 1. Eigen Faces PCA(特征脸方法) 2. Fisher Faces LDA(线性判别分析) 3. ...

【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别1——拍摄10张人脸图片

【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别1——拍摄10张人脸图片

一：主要步骤

二：代码部分

三：运行结果

【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别1——拍摄10张人脸图片相关推荐

最新文章

热门文章