本篇文章给大家谈谈opencv进行人脸识别，以及opencv实现人脸识别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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openCV人脸识别的问题
以下是一些可能的原因和解决方法： 数据不准确：人脸识别需要准确的人脸图像数据。如果输入的图像质量较低、有噪声或者人脸特征不明显，可能会导致识别失败。建议采集更高质量的图像，并进行预处理（如降噪、增强对比度等）。
opencv人脸识别戴眼镜识别不出来可能有以下几种原因：录入状况：录入人脸时是未戴眼镜的情况，导致戴眼镜识别时识别不上。网络状况：设备没有链接网络，或信号太差，无法把录入的数据上传到终端，不能执行下一步指令。光线状况：在人脸识别时，所处环境较暗，设备无法清晰辨别人脸及眼镜。
检查下你的环境变量的路径是否正确 检查你的opencv安装路径下面编译过的opencv中找不找得到cvd.dll这个文件，找不到的话，重新编译一下。
cascade_name = argv[1] + optlen；这句不清楚，知道了说一声。input_name = argc 2 ？ argv[2] ： 0；如果输入三个参数则用第三个参数作为相机索引。否则采用0号相机。
可用于人脸检测，如果它大于某个阈值，可以认为f是人脸图像，否则就认为不是。这样原来的人脸图象识别问题就转化为依据子空间的训练样本点进行分类的问题。 基于连接机制的人脸识别方法 基于连接机制的识别方法的代表性有神经网络和弹性匹配法。
怎样使用OpenCV进行人脸识别
基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。
首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。
opencv最近版本中都自带级联分类器，opencv_haartraining 和opencv_traincascade这两种分类器中已经自带有训练好的人脸模型。可以在代码里直接调用加载人脸的训练模型，然后就可以识别图像中的人脸了。效果还都不错。
其次，Face Detect需要openCV的支持，但并不必须安装openCV到计算机中，只要把openCV的cxcore100.dll 、cv100.dll 、libguide40.dll 三个文件拷贝到processing根目录就行了。
opencv实现人脸识别有多少种算法
1、第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。这样的方法对于光照变化很稳健，但也有巨大的缺点：标记点的确定是很复杂的，即使是使用最先进的算法。
2、首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。
3、基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤 、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。
4、不同的算法和模型适用于不同的场景和应用。可以尝试使用其他更适合的算法和模型，如人脸特征点检测算法、深度学习模型等。 环境光照条件：光照条件对于人脸识别器的性能也有很大影响。过强或者不均匀的光照可能导致误识别或者漏识别。建议在设计识别系统时，考虑灯光照明和背景环境，确保合适的光照条件。
opencv进阶1
1、我们还要注意，opencv的图像矩阵类型是uint8，低于0和高于255的值并不截断，而是使用了模操作。即200+60=260 % 256 = 4。所以我们需要先将原始图像矩阵和噪声图像矩阵都转成浮点数类型进行相加操作，然后再转回来。
2、对安装过程可以参考opencv中文网站的vs2008的安装过程，但不知Cmaker里边的选项有没有vs2010，反正肯定有vs2008，我前几天又重装了一下。安装过程结束后，可以用后边的lena的例子测试一下。
3、均值滤波：平滑中的基础均值滤波是最基础的图像平滑方法，通过计算像素周围邻居的平均值来替代中心像素，OpenCV的cvblur()函数便能轻松实现。虽然简单，但较大的内核可能导致边缘模糊，需谨慎选择合适的内核大小，如3x3或5x5，以保持细节和清晰度的平衡。
4、int sum = 0；for (int i = 1； i height； i++){ sum += bimg.atuchar(i， col)；} cout sum endl；return sum；} 实现的功能是求图像中一列的像素和。看了你的问题描述，你是用的是opencv3版本。
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