OpenCV中Fisherfaces人脸识别器识别人脸实战（附Python源码）

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Fisherfaces是由Ronald Fisher最早提出的，这也是它名字的又来，它基于LDA线性判别分析技术，该方法将人脸数据转换到另外一个空间维度做投影计算，最后根据不同人脸数据的投影距离判断其相似度。开发者同样需要通过以下三个方法完成人脸识别操作

1：通过cv2.face.FisherFaceRecognizer_create(num_components,threshold)

参数说明如下

num_components:可选参数 通过Fisherface方法判断分析时保留的分量个数，建议使用默认值

threshold 可选参数 人脸识别时使用的阈值 建议使用默认值

2：创建识别器对象后 需要通过对象的train方法训练识别器，建议每个人都给出两张以上的人脸图像作为训练样本

recognizer.train(src,train)

参数说明如下

src 用来训练的人脸图像样本列表 格式为list 样本图像宽高必须一致

labels 样本对应的标签，格式为数组，元素类型为整数

3：训练识别器后可以通过识别器的predict方法识别人脸。该方法对比样本的特征，给出最相近的结果和评分

label,confidence=recognizer.predict(src)

label 与样本匹配程度最高的标签纸

confidence 匹配程度最高的信用度评分，评分小于5000程度较高，0分表示两幅图像完全一样

下面以两个人的照片作为训练样本

 

待识别照片如下

 

程序输出如下

 confidence=2327.1708678

Mike

程序对比样本特征分析得出，被识别的人物特征最接近的是KaiKai

部分代码如下

import cv2
import numpy as np

photos = list()  # 样本图像列表
lables = list()  # 标签列表
photos.append(cv2.imread("face\\Mike1.png", 0))  # 记录第1张人脸图像
lables.append(0)  # 第1张图像对应的标签
photos.append(cv2.imread("face\\Mike2.png", 0))  # 记录第2张人脸图像
lables.(0)  # 第2张图像对应的标签
photos.append(cv2.imread("face\\Mike3.png", 0))  # 记录第3张人脸图像
lables.append(0)  # 第3张图像对应的标
photos.append(cv2.imread("face\\kaikai1.png", 0))  # 记录第4张人脸图像
lables.append(1)  # 第4张图像对应的标签
photos.appen(.imread("face\\kaikai2.png", 0))  # 记录第5张人脸图像
lables.append(1)  # 第5张图像对应的标签
photos.apv2.imread("face\\kaikai3.png", 0))  # 记录第6张人脸图像
lables.append(1)  # 第6张图像对应的标签

names = {"0": "Mike", "1": "kaikai"}  # 标签对应的名称字典

recognizer = cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()  # 创建线性判别分析识别器
recognizer.train(photos, np.array(lables))  # 识别器开始训练

i = cv2.imrad("face\\Mike4.png", 0)  # 待识别的人脸图像
label, confdce = recognizer.predict(i)  # 识别器开始分析人脸图像
print("cofidence = " + str(confidence))  # 打印评分
print(name[strbe)  # 数组字典里标签对应的名字

cv2.waitKey()  # 按下何键盘按键后
cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗体

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