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我相信/基于Python+OpenCV人脸识别设计与实现

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face_training.py 1.71 KB
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我相信 提交于 2021-12-04 16:45 . updata
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : WuFanLong
# @Time : 2021/10/25 10:27
# @File : face_training.py
# @Software: PyCharm
# @Function:
import numpy as np
from PIL import Image
from tkinter import messagebox
import os
import cv2
class Call2:
@staticmethod
def call_back2():
# 人脸数据路径
path = 'Facedata'
# LBPHFaceRecognizer_create()为contrib中的函数
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
detector = cv2.CascadeClassifier(r'.\model\haarcascade_frontalface_default.xml')
def getImagesAndLabels(path):
imagePaths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)] # join函数的作用?
faceSamples = []
ids = []
for imagePath in imagePaths:
PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L') # convert it to grayscale
img_numpy = np.array(PIL_img, 'uint8')
id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1])
faces = detector.detectMultiScale(img_numpy)
for (x, y, w, h) in faces:
faceSamples.append(img_numpy[y:y + h, x: x + w])
ids.append(id)
return faceSamples, ids
print('Training faces. It will take a few seconds. Wait ...')
messagebox.showinfo("提示", "正在训练面孔。 这将需要几秒钟。 请等待 ...")
faces, ids = getImagesAndLabels(path)
recognizer.train(faces, np.array(ids))
recognizer.write(r'face_trainer\trainer.yml')
print("{0} faces trained. Exiting Program".format(len(np.unique(ids))))
messagebox.showinfo("提示", "{0} faces trained. Exiting Program".format(len(np.unique(ids))))
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基于Python+OpenCV人脸识别设计与实现
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