python虚拟人脸生成_Python-OpenCV人脸识别之数据集生成

在上一篇文章中,我们学习了如何安装配置OpenCV和Python,然后写了些代码玩玩人脸检测。现在我们要进行下一步了,即搞一个人脸识别程序,就是不只是检测还需要识别到人是谁。

来,搞人脸识别

要搞一个人脸识别程序,首先我们需要先用提前裁剪好的标注好的人脸照片训练一个识别器。比如说,我们的识别器需要识别两个人,一个人的id是1,而另一个的id是2,于是在数据集里面,1号人的所有照片会有id 1号,2号人同理。然后我们就会使用这些数据集照片去训练识别器,再从一个视频中识别出1号人。

我们把要做的事分成三部分:

创建数据集

训练

识别

在本文中,我们会尝试写一个程序来生成数据集。

生成数据集

我们来写一个数据集生成脚本。

首先打开我们的Python环境,不管是Pycharm等IDE,还是简单的记事本都行。需要提前准备的是在目录中放好haarcascade_frontalface_default.xml,上一篇也有用到过这个XML文件,就是OpenCV自带的。

接下来使用cv2获取摄像头数据以及XML文件:

import cv2

cam = cv2.VideoCapture(0)

detector=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

我们的数据集需要先从摄像头采集一些人脸例子照片,当然,只能是同一个人的。然后程序会给这些例子照片添加id,并将照片保存在一个文件夹中,这个文件夹我们就将它命名为da

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