隨著Opencv庫的不斷完善，在opencv2.4.2中添加了contrib的相關(guān)內(nèi)容，里面就包括了FaceRecognizer人臉識別類。

這個類的調(diào)用比較簡單，主要是：訓(xùn)練和預(yù)測，分別對應(yīng)著train函數(shù)和predict函數(shù)，還有對應(yīng)著數(shù)據(jù)的加載和保存：save和load。

先來說說訓(xùn)練的過程，train函數(shù)的兩個參數(shù)也很簡單，訓(xùn)練的圖像組vector<Mat>和對應(yīng)的標(biāo)簽組vector<int>，

對于預(yù)測，有兩種調(diào)用，其中的參數(shù)有測試圖像、返回的標(biāo)簽值和測試樣本和標(biāo)簽樣本的相似性。返回的標(biāo)簽值為-1，說明測試樣本在訓(xùn)練集中無對應(yīng)或距離較遠(yuǎn)。這里用個FisherFace作為示例說明一下如何訓(xùn)練和預(yù)測：

1. vector<Mat>?images;??
2. vector<int>?labels;??
3. //?images?for?first?person??
4. images.push_back(imread("person0/0.jpg",?CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));??
5. labels.push_back(0);??
6. images.push_back(imread("person0/1.jpg",?CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));??
7. labels.push_back(0);??
8. //?images?for?second?person??
9. images.push_back(imread("person1/0.jpg",?CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));??
10. labels.push_back(1);??
11. images.push_back(imread("person1/1.jpg",?CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));??
12. labels.push_back(1);??
13. ??
14. Ptr<FaceRecognizer>?model?=?createFisherFaceRecognizer();??
15. model->train(images,?labels);??
16. ??
17. Mat?img?=?imread("person1/2.jpg",?CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);??
18. int?predicted?=?model->predict(img);

可以把訓(xùn)練好的模型通過save函數(shù)保存成一個文件，下次使用的時候只需load即可。

特征臉EigenFace、Fisher臉FisherFace、LBP直方圖LBPHFace，是目前支持的3種人臉識別的方案。分別調(diào)用函數(shù)createEigenFaceRecognizer、createFisherFaceRecognizer、createLBPHFaceRecognizer建立模型。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Opencv中的FaceRecognizer类的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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