编程实现基于OPENCV的人脸识别

要实现基于OpenCV的人脸识别，我们需要完成以下几个步骤：

1. 读取图片

2. 将图片转换为灰度图

3. 对灰度图进行二值化处理

4. 使用Canny边缘检测算法提取边缘

5. 使用霍夫变换找到轮廓

6. 使用模板匹配找到人脸

7. 计算人脸特征点

8. 使用特征向量进行分类

以下是Python代码实现：

```python

import cv2

import numpy as np

# 读取图片

img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图片转换为灰度图

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图进行二值化处理

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 使用Canny边缘检测算法提取边缘

edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)

# 使用霍夫变换找到轮廓

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 使用模板匹配找到人脸

faces = []

for line in lines:

if len(line) > 4:

a = (line[0][0]
• line[-1][0]) / 2
b = (line[0][1]
• line[-1][1]) / 2

c = (line[0][0] + line[0][2]) / 2

d = (line[-1][0] + line[-1][2]) / 2

rho = cv2.arctan2(c
• a, b - a)
theta = cv2.atan2(d
• b, c - a)

if (rho > 1e-6 and theta < 1e-6 and np.sqrt(pow(rho, 2) + pow(theta, 2)) > 100):

face = np.zeros_like(img)

face[int(line[0][0]), int(line[0][1])] = 255

faces.append(face)

# 计算人脸特征点

face_points = []

for face in faces:

points = np.float32([

[face[0, 0], face[1, 0]],

[face[0, 1], face[1, 1]],

[face[0, 2], face[1, 2]],

[face[0, 3], face[1, 3]],

])

face_points.append(points)

# 使用特征向量进行分类

face_descriptors = []

for point in face_points:

face_descriptors.append(np.array([[point[0], point[1], point[2], point[3], point[4], point[5], point[6], point[7], point[8], point[9]]]))

# 使用特征向量进行分类

face_descriptors = np.array(face_descriptors)

face_descriptors = np.reshape(face_descriptors, (1, -1))

face_descriptors = face_descriptors / 97.5

# 使用SVM分类器进行分类

clf = cv2.ml.train_supervised(face_descriptors, faces)

predicted_label = clf.predict(new_face)

print("预测的人脸标签：", predicted_label)

```

这段代码首先读取一张图片，然后将其转换为灰度图。接着，使用Canny边缘检测算法提取边缘，并使用霍夫变换找到轮廓。最后，使用模板匹配找到人脸，并计算人脸特征点。接下来，使用SVM分类器进行分类，输出预测的人脸标签。