pythonopencvpca
① python opencv 怎麼利用csv文件訓練人臉識別模型代碼
1.1.介紹Introction
從OpenCV2.4開始，加入了新的類FaceRecognizer，我們可以使用它便捷地進行人臉識別實驗。本文既介紹代碼使用，又介紹演算法原理。(他寫的源代碼，我們可以在OpenCV的opencv\moles\contrib\doc\facerec\src下找到，當然也可以在他的github中找到，如果你想研究源碼，自然可以去看看，不復雜)
目前支持的演算法有
Eigenfaces特徵臉createEigenFaceRecognizer()
Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()
LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方圖 createLBPHFaceRecognizer()
下面所有的例子中的代碼在OpenCV安裝目錄下的samples/cpp下面都能找到，所有的代碼商用或者學習都是免費的。
1.2.人臉識別Face Recognition
對人類來說，人臉識別很容易。文獻[Tu06]告訴我們，僅僅是才三天的嬰兒已經可以區分周圍熟悉的人臉了。那麼對於計算機來說，到底有多難？其實，迄今為止，我們對於人類自己為何可以區分不同的人所知甚少。是人臉內部特徵(眼睛、鼻子、嘴巴)還是外部特徵(頭型、發際線)對於人類識別更有效?我們怎麼分析一張圖像，大腦是如何對它編碼的？David Hubel和TorstenWiesel向我們展示，我們的大腦針對不同的場景，如線、邊、角或者運動這些局部特徵有專門的神經細胞作出反應。顯然我們沒有把世界看成零散的塊塊，我們的視覺皮層必須以某種方式把不同的信息來源轉化成有用的模式。自動人臉識別就是如何從一幅圖像中提取有意義的特徵，把它們放入一種有用的表示方式，然後對他們進行一些分類。基於幾何特徵的人臉的人臉識別可能是最直觀的方法來識別人臉。第一個自動人臉識別系統在[Kanade73]中又描述：標記點(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用來構造一個特徵向量(點與點之間的距離、角度等)。通過計算測試和訓練圖像的特徵向量的歐氏距離來進行識別。這樣的方法對於光照變化很穩健，但也有巨大的缺點：標記點的確定是很復雜的，即使是使用最先進的演算法。一些幾何特徵人臉識別近期工作在文獻[Bru92]中有描述。一個22維的特徵向量被用在一個大資料庫上，單靠幾何特徵不能提供足夠的信息用於人臉識別。
特徵臉方法在文獻[TP91]中有描述，他描述了一個全面的方法來識別人臉：面部圖像是一個點，這個點是從高維圖像空間找到它在低維空間的表示，這樣分類變得很簡單。低維子空間低維是使用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)找到的，它可以找擁有最大方差的那個軸。雖然這樣的轉換是從最佳重建角度考慮的，但是他沒有把標簽問題考慮進去。[gm:讀懂這段需要一些機器學習知識]。想像一個情況，如果變化是基於外部來源，比如光照。軸的最大方差不一定包含任何有鑒別性的信息，因此此時的分類是不可能的。因此，一個使用線性鑒別(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特定類投影方法被提出來解決人臉識別問題[BHK97]。其中一個基本的想法就是，使類內方差最小的同時，使類外方差最大。
近年來，各種局部特徵提取方法出現。為了避免輸入的圖像的高維數據，僅僅使用的局部特徵描述圖像的方法被提出，提取的特徵(很有希望的)對於局部遮擋、光照變化、小樣本等情況更強健。有關局部特徵提取的方法有蓋伯小波(Gabor Waelets)([Wiskott97])，離散傅立葉變換(DiscreteCosinus Transform,DCT)([Messer06])，局部二值模式(LocalBinary Patterns,LBP)([AHP04])。使用什麼方法來提取時域空間的局部特徵依舊是一個開放性的研究問題，因為空間信息是潛在有用的信息。
1.3.人臉庫Face Database
我們先獲取一些數據來進行實驗吧。我不想在這里做一個幼稚的例子。我們在研究人臉識別，所以我們需要一個真的人臉圖像！你可以自己創建自己的數據集，也可以從這里(http://face-rec.org/databases/)下載一個。
AT&TFacedatabase又稱ORL人臉資料庫，40個人，每人10張照片。照片在不同時間、不同光照、不同表情(睜眼閉眼、笑或者不笑)、不同人臉細節(戴眼鏡或者不戴眼鏡)下採集。所有的圖像都在一個黑暗均勻的背景下採集的，正面豎直人臉(有些有有輕微旋轉)。
② Python課程內容都學習什麼啊
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③ python怎麼數據進行pca
基本步驟：
對數據進行歸一化處理（代碼中並非這么做的，而是直接減去均值）
計算歸一化後的數據集的協方差矩陣
計算協方差矩陣的特徵值和特徵向量
保留最重要的k個特徵（通常k要小於n），也可以自己制定，也可以選擇一個閾值，然後通過前k個特徵值之和減去後面n-k個特徵值之和大於這個閾值，則選擇這個k
找出k個特徵值對應的特徵向量
將m * n的數據集乘以k個n維的特徵向量的特徵向量（n * k）,得到最後降維的數據。
其實PCA的本質就是對角化協方差矩陣。有必要解釋下為什麼將特徵值按從大到小排序後再選。首先，要明白特徵值表示的是什麼？在線性代數裡面我們求過無數次了，那麼它具體有什麼意義呢？對一個n*n的對稱矩陣進行分解，我們可以求出它的特徵值和特徵向量，就會產生n個n維的正交基，每個正交基會對應一個特徵值。然後把矩陣投影到這N個基上，此時特徵值的模就表示矩陣在該基的投影長度。
特徵值越大，說明矩陣在對應的特徵向量上的方差越大，樣本點越離散，越容易區分，信息量也就越多。因此，特徵值最大的對應的特徵向量方向上所包含的信息量就越多，如果某幾個特徵值很小，那麼就說明在該方向的信息量非常少，我們就可以刪除小特徵值對應方向的數據，只保留大特徵值方向對應的數據，這樣做以後數據量減小，但有用的信息量都保留下來了。PCA就是這個原理。
④ opencv用c++還是python好
python更好。
opencv內置支持的主要語言為python和c++，如果你用戶不是特別大）（比如10000次以上的人臉識別每秒），一般python就綽綽有餘了。當然如果是安卓客戶端的話，還是c++或java方便點，如果是後台或者樹莓派之類的，python就更方便。
這里有個python的例子。
opencv 3.3+已經內置了人臉識別功能。
可以很輕松的完成相關畢業設計。
使用OpenCV提供的預先訓練的深度學習面部檢測器模型，可快速，准確的進行人臉識別。
Python優點：
學習難易：Python與C++對比是一門易於學習的語言所以很適合作為第一門語言來學習編程。
可視化調試：Matplotlib進行結果可視化這方法，與C++的窗體調試比起來那是好了很多啊。
⑤ 如何在Python中使用OpenCV的
0.下載安裝Opencv，當前版本為249.
1.下載Python，當前OPencv版本為249，不過其支持的最新版本的Python為2.7，所以可以下載276版本。
2.下載numpy，開始我使用了1.6，沒有通過，錯誤如圖。下載了最新的1.8.1版本。
3.將Opencv安裝目錄下opencvuildpython2.7x86中的cv2.pyd復制到python安裝目錄Libsite-packages下。
4.找到opencv源文件內的draw.py運行。
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