opencv 人脸识别 (二)训练和识别

opencv 人脸识别 （二）训练和识别 分类： C/C+ Computer Vision Machine Learning 2014-03-04 13:21 9819 人阅读 评论(59) 收藏 举报 人脸检测人脸识别归一化对齐 opencv 上一篇中我们对训练数据做了一些预处理，检测出人脸并保存在piccolorx 文件夹下 （x=1,2,3,.类别号），本文做训练和识别。为了识别，首先将人脸训练数据 转为灰度、 对齐、归一化，再放入分类器（EigenFaceRecognizer） ,最后用训练出的 model 进行 predict。 - 环境：vs2010+opencv 2.4.6.0 特征：eigenface Input：一个人脸数据库， 15 个人，每人 20 个样本（左右）。 Output：人脸检测，并识别出每张检测到的人脸。 - 1. 为训练数据预处理（ 转为灰度、对齐、归一化 ） 转为灰度和对齐是后面做训练时 EigenFaceRecognizer 的要求； 归一化是防止光照带来的影响 在上一篇的 2.2 Prehelper.cpp 文件中加入函数 void resizeandtogray(char* dir,int k, vector cpp view plaincopyprint? 1. void resizeandtogray(char* dir,int K, vector 5. string cur_dir; 6. char id5; 7. int i,j; 8. for(int i=1; ifile_vec = statdir.BeginBrowseFilenames(“*.*“); 23. for (j=0;j images,testimages; 11. vector labels,testlabels; 12. resizeandtogray(dir,K,images,labels,testimages,testlabels); /togray, normalize and resize 13. 14. system(“pause“); 15. return 0; 16. 2. 训练 有了 vector images,testimages; vector labels,testlabels; 可以开始训 练了，我们采用 EigenFaceRecognizer 建模。 在 Prehelper.cpp 中加入函数 Ptr Recognition(vector images, vector labels,vector testimages, vector testlabels)； cpp view plaincopyprint? 1. Ptr Recognition(vector images, vector labels, 2. vector testimages, vector testlabels) 3. 4. Ptr model = createEigenFaceRecognizer(10);/10 Princi pal components 5. couttrain(images,labels); 7. int i,acc=0,predict_l; 8. for (i=0;ipredict(testimagesi); 11. if(predict_l != testlabelsi) 12. 13. cout model 主函数改为： cpp view plaincopyprint? 1. int main( ) 2. 3. CvCapture* capture = 0; 4. Mat frame, frameCopy, image; 5. string inputName; 6. int mode; 7. 8. char dir256 = “D:CoursesCVFace_recognitionpic“; 9. /preprocess_trainingdata(dir,K); /face_detection and extract to fil e 10. vector images,testimages; 11. vector labels,testlabels; 12. /togray, normalize and resize; load to images,labels,testimages,test labels 13. resizeandtogray(dir,K,images,labels,testimages,testlabels); 14. /recognition 15. Ptr model = Recognition(images,labels,testimages,test labels); 16. char* dirmodel = new char 256; 17. strcpy(dirmodel,dir); strcat(dirmodel,“model.out“); 18. FILE* f = fopen(dirmodel,“w“); 19. fwrite(model,sizeof(model),1,f); 20. system(“pause“); 21. return 0; 22. 最终结果：一个错分样本，正确率 93.3% 文章所