opencv人脸比对（opencv人脸识别精度太低）

简介：

OpenCV 是一个开源计算机视觉库，可以用于图像处理和机器视觉任务。在人脸识别方面，OpenCV 提供了一些功能强大的方法，可以用于人脸检测和人脸比对。本文将介绍如何使用 OpenCV 进行人脸比对。

多级标题一：人脸检测

人脸检测是人脸比对的第一步。OpenCV 提供了一个人脸检测器，可以用于检测图像中的人脸。在 OpenCV 中，可以使用 Haar 特征分类器来进行人脸检测。首先，需要加载 Haar 人脸分类器的 XML 文件。然后，可以使用 OpenCV 的 `detectMultiScale` 函数来检测图像中的人脸。该函数将返回一个矩形集合，表示图像中检测到的人脸位置和大小。

多级标题二：人脸特征提取

在进行人脸比对之前，需要对检测到的人脸进行特征提取。OpenCV 提供了一种叫做 Local Binary Patterns (LBP) 的特征提取方法。该方法将人脸图像分成不同的小块，并计算每个小块中像素的灰度差异。通过将每个小块的灰度差异串联起来，可以得到一个表示人脸特征的向量。

多级标题三：人脸比对

人脸比对是通过比较两个人脸的特征向量，来判断它们是否属于同一个人。在 OpenCV 中，可以使用欧几里得距离或余弦相似度来计算两个特征向量之间的相似度。如果相似度超过一个阈值，就认为两个人脸匹配。

内容详细说明：

1. 加载 Haar 人脸分类器的 XML 文件：

```python

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

```

2. 使用 `detectMultiScale` 函数检测图像中的人脸：

```python

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

```

其中，`gray` 是灰度图像对象，`scaleFactor` 是缩放参数，`minNeighbors` 是每个矩形应该保留的邻居数量，`minSize` 是人脸的最小尺寸。

3. 对每个检测到的人脸进行特征提取：

```python

lbp_faces = []

for (x, y, w, h) in faces:

face = gray[y:y+h, x:x+w]

lbp_face = lbp.extract(face)

lbp_faces.append(lbp_face)

```

这里使用了一个叫做 `lbp.extract` 的函数来提取每个人脸的 LBP 特征。

4. 计算两个特征向量之间的相似度：

```python

similarity = cv2.norm(lbp_face1, lbp_face2, cv2.NORM_L2)

```

这里使用了 OpenCV 的 `cv2.norm` 函数来计算欧几里得距离，可以根据需要修改为余弦相似度等。

5. 根据相似度判断是否匹配：

```python

if similarity < threshold:

print("Match!")

else:

print("Not a match.")

```

根据设定的阈值来判断两个人脸是否匹配。

通过以上步骤，我们可以使用 OpenCV 进行人脸比对。OpenCV 提供了便捷的方法来进行人脸检测、特征提取和相似度计算，可以方便地用于人脸识别和人脸比对等应用中。