基于OpenCv的人臉識別（Python完整代碼）-大盤站

實驗環(huán)境
：python 3.6 + opencv-python 3.4.14.51 建議使用 anaconda配置相同環(huán)境

背景

人臉識別步驟

圖1：人臉識別流程圖

人臉采集

采集人臉圖片的方法多種多樣 ，可以直接從網(wǎng)上下載數(shù)據(jù)集 ，可以從視頻中提取圖片 ，還可以從攝像頭實時的采集圖片 。

人臉檢測方法

人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富 ，如直方圖特征 、顏色特征
、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來
，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。

人臉圖像預(yù)處理

對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果
，對圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程  。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī) 干擾  ，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正 、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ) 償、灰度變換 、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正 、濾波以及銳化等
。

人臉特征提取

人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征 、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征 、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程
。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類 ：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。

匹配與識別

提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進(jìn)行搜索匹配 ，通過設(shè)定一個閾值
，當(dāng)相似度超過這一閾值
，則把匹配得到的結(jié)果輸 出 。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較 ，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類