基于OpenCV的人脸识别：LBPH算法

引言

人脸识别是计算机视觉领域的一个重要应用，今天我将分享一个使用Python和OpenCV实现的简单人脸识别系统。这个系统能够识别特定人物的照片，并给出识别结果的置信度。

一、概述

这个系统使用了OpenCV的LBPH（Local Binary Patterns Histograms）人脸识别算法，通过训练已知的人脸图像，然后对新的图像进行预测识别。

二、代码实现

import cv2
import numpy as np

# 加载训练用的人脸照片
images = []
images.append(cv2.imread('linyuner 1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('linyuner 2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('chendulin 1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('chendulin 2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))

# 对应标签（0代表林允儿，1代表陈都灵）
labels = [0, 0, 1, 1]

# 标签字典，用于将数字标签转换为可读名称
dic = {0: '林允儿', 1: '陈都灵', -1: '无法识别'}

# 加载待识别的人脸图像
predict_image = cv2.imread('chendulin 3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建LBPH人脸识别器，设置阈值为80
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(threshold=80)

# 训练识别器
recognizer.train(images, np.array(labels))

# 进行预测
label, confidence = recognizer.predict(predict_image)

# 输出结果
print('这人是：', dic[label])
print('置信度', confidence)

1. 代码整体结构

这段代码实现了一个简单但完整的人脸识别系统，主要流程包括：

1. 加载训练图像
2. 准备对应标签
3. 创建识别器
4. 训练模型
5. 预测新图像
6. 输出结果

2. 导入库解析

import cv2
import numpy as np

• cv2：OpenCV库，提供计算机视觉相关功能，这里主要使用其人脸识别模块
• numpy：Python科学计算基础库，用于处理数组和矩阵运算

3. 训练数据准备

images = []
images.append(cv2.imread('linyuner 1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('linyuner 2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('chendulin 1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('chendulin 2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))

• cv2.imread()：读取图像文件
  • 第一个参数：图像路径
  • 第二个参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读取图像，因为人脸识别通常不需要颜色信息
• 将读取的图像存储在images列表中

4. 标签系统

labels = [0, 0, 1, 1]
dic = {0: '林允儿', 1: '陈都灵', -1: '无法识别'}

• labels：与训练图像对应的数字标签
  • 0代表"林允儿"
  • 1代表"陈都灵"
• dic：字典，将数字标签映射为可读的名称
  • -1表示无法识别的情况

5. 待识别图像加载

predict_image = cv2.imread('chendulin 3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

• 同样以灰度模式加载待识别的图像
• 放入一张陈都灵的照片进行检验，后面代码会显示预测结果
  

6. LBPH识别器创建

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(threshold=80)

• LBPH(Local Binary Patterns Histograms)：局部二值模式直方图
  • 一种高效的人脸识别算法
  • 对光照变化有一定鲁棒性
• threshold=80：设置识别阈值
  • 当预测的置信度距离大于此值时，返回-1(无法识别)
  • 这个值需要根据实际情况调整

7. 模型训练

recognizer.train(images, np.array(labels))

• 使用训练图像和对应标签训练模型
• 将Python列表转换为numpy数组，这是OpenCV函数常见的输入要求

8. 预测执行

label, confidence = recognizer.predict(predict_image)

• predict()：对新的图像进行预测
• 返回两个值：
  • label：预测的标签(对应之前的0或1)
  • confidence：置信度(距离值)，越小表示匹配度越高

9. 结果输出

print('这人是：', dic[label])
print('置信度', confidence)

• 使用字典将数字标签转换为可读名称
• 输出识别结果和置信度
• 结果输出如下：

三、 LBPH算法原理解析

LBPH工作的三个主要步骤：

1. 局部二值模式(LBP)特征提取

   • 对每个像素与其邻域像素比较
   • 生成二进制模式

2. 直方图构建

   • 将图像分成多个小区域
   • 为每个区域构建LBP直方图

3. 比较直方图

   • 比较输入图像与训练图像的直方图
   • 使用卡方距离等度量方法

四、关键点解析

1. 图像加载：所有图像都以灰度模式加载(cv2.IMREAD_GRAYSCALE)，因为人脸识别通常不需要颜色信息。

2. 标签系统：使用数字标签(0,1)对应不同人物，并通过字典转换为可读名称。

3. LBPH算法：Local Binary Patterns Histograms是一种高效的人脸识别算法，对光照变化有一定的鲁棒性。

4. 阈值设置：阈值设为80，当预测的置信度高于此值时，返回-1（无法识别）。

5. 训练与预测：先使用已知图像训练模型，然后对新的图像进行预测。

五、改进方向

1. 增加更多的人脸样本以提高准确性
2. 实现实时摄像头人脸识别
3. 添加人脸检测功能，自动裁剪人脸区域
4. 使用更先进的深度学习模型

总结

通过这个简单的示例，我们了解了如何使用OpenCV实现基础的人脸识别功能。虽然这个系统比较简单，但它展示了人脸识别的基本原理和工作流程。随着样本数量的增加和算法的优化，系统的识别准确率可以进一步提高。

希望这篇博客对你理解人脸识别技术有所帮助！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。

万事胜意，得偿所愿！加油各位！！！