pythonopencvpca
① python opencv 怎么利用csv文件训练人脸识别模型代码
1.1.介绍Introction
从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。(他写的源代码，我们可以在OpenCV的opencv\moles\contrib\doc\facerec\src下找到，当然也可以在他的github中找到，如果你想研究源码，自然可以去看看，不复杂)
目前支持的算法有
Eigenfaces特征脸createEigenFaceRecognizer()
Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()
LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方图 createLBPHFaceRecognizer()
下面所有的例子中的代码在OpenCV安装目录下的samples/cpp下面都能找到，所有的代码商用或者学习都是免费的。
1.2.人脸识别Face Recognition
对人类来说，人脸识别很容易。文献[Tu06]告诉我们，仅仅是才三天的婴儿已经可以区分周围熟悉的人脸了。那么对于计算机来说，到底有多难？其实，迄今为止，我们对于人类自己为何可以区分不同的人所知甚少。是人脸内部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)还是外部特征(头型、发际线)对于人类识别更有效?我们怎么分析一张图像，大脑是如何对它编码的？David Hubel和TorstenWiesel向我们展示，我们的大脑针对不同的场景，如线、边、角或者运动这些局部特征有专门的神经细胞作出反应。显然我们没有把世界看成零散的块块，我们的视觉皮层必须以某种方式把不同的信息来源转化成有用的模式。自动人脸识别就是如何从一幅图像中提取有意义的特征，把它们放入一种有用的表示方式，然后对他们进行一些分类。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。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。一些几何特征人脸识别近期工作在文献[Bru92]中有描述。一个22维的特征向量被用在一个大数据库上，单靠几何特征不能提供足够的信息用于人脸识别。
特征脸方法在文献[TP91]中有描述，他描述了一个全面的方法来识别人脸：面部图像是一个点，这个点是从高维图像空间找到它在低维空间的表示，这样分类变得很简单。低维子空间低维是使用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)找到的，它可以找拥有最大方差的那个轴。虽然这样的转换是从最佳重建角度考虑的，但是他没有把标签问题考虑进去。[gm:读懂这段需要一些机器学习知识]。想象一个情况，如果变化是基于外部来源，比如光照。轴的最大方差不一定包含任何有鉴别性的信息，因此此时的分类是不可能的。因此，一个使用线性鉴别(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特定类投影方法被提出来解决人脸识别问题[BHK97]。其中一个基本的想法就是，使类内方差最小的同时，使类外方差最大。
近年来，各种局部特征提取方法出现。为了避免输入的图像的高维数据，仅仅使用的局部特征描述图像的方法被提出，提取的特征(很有希望的)对于局部遮挡、光照变化、小样本等情况更强健。有关局部特征提取的方法有盖伯小波(Gabor Waelets)([Wiskott97])，离散傅立叶变换(DiscreteCosinus Transform,DCT)([Messer06])，局部二值模式(LocalBinary Patterns,LBP)([AHP04])。使用什么方法来提取时域空间的局部特征依旧是一个开放性的研究问题，因为空间信息是潜在有用的信息。
1.3.人脸库Face Database
我们先获取一些数据来进行实验吧。我不想在这里做一个幼稚的例子。我们在研究人脸识别，所以我们需要一个真的人脸图像！你可以自己创建自己的数据集，也可以从这里(http://face-rec.org/databases/)下载一个。
AT&TFacedatabase又称ORL人脸数据库，40个人，每人10张照片。照片在不同时间、不同光照、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集。所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的，正面竖直人脸(有些有有轻微旋转)。
② Python课程内容都学习什么啊
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若资源有问题欢迎追问~
③ python怎么数据进行pca
基本步骤：
对数据进行归一化处理（代码中并非这么做的，而是直接减去均值）
计算归一化后的数据集的协方差矩阵
计算协方差矩阵的特征值和特征向量
保留最重要的k个特征（通常k要小于n），也可以自己制定，也可以选择一个阈值，然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值，则选择这个k
找出k个特征值对应的特征向量
将m * n的数据集乘以k个n维的特征向量的特征向量（n * k）,得到最后降维的数据。
其实PCA的本质就是对角化协方差矩阵。有必要解释下为什么将特征值按从大到小排序后再选。首先，要明白特征值表示的是什么？在线性代数里面我们求过无数次了，那么它具体有什么意义呢？对一个n*n的对称矩阵进行分解，我们可以求出它的特征值和特征向量，就会产生n个n维的正交基，每个正交基会对应一个特征值。然后把矩阵投影到这N个基上，此时特征值的模就表示矩阵在该基的投影长度。
特征值越大，说明矩阵在对应的特征向量上的方差越大，样本点越离散，越容易区分，信息量也就越多。因此，特征值最大的对应的特征向量方向上所包含的信息量就越多，如果某几个特征值很小，那么就说明在该方向的信息量非常少，我们就可以删除小特征值对应方向的数据，只保留大特征值方向对应的数据，这样做以后数据量减小，但有用的信息量都保留下来了。PCA就是这个原理。
④ opencv用c++还是python好
python更好。
opencv内置支持的主要语言为python和c++，如果你用户不是特别大）（比如10000次以上的人脸识别每秒），一般python就绰绰有余了。当然如果是安卓客户端的话，还是c++或java方便点，如果是后台或者树莓派之类的，python就更方便。
这里有个python的例子。
opencv 3.3+已经内置了人脸识别功能。
可以很轻松的完成相关毕业设计。
使用OpenCV提供的预先训练的深度学习面部检测器模型，可快速，准确的进行人脸识别。
Python优点：
学习难易：Python与C++对比是一门易于学习的语言所以很适合作为第一门语言来学习编程。
可视化调试：Matplotlib进行结果可视化这方法，与C++的窗体调试比起来那是好了很多啊。
⑤ 如何在Python中使用OpenCV的
0.下载安装Opencv，当前版本为249.
1.下载Python，当前OPencv版本为249，不过其支持的最新版本的Python为2.7，所以可以下载276版本。
2.下载numpy，开始我使用了1.6，没有通过，错误如图。下载了最新的1.8.1版本。
3.将Opencv安装目录下opencvuildpython2.7x86中的cv2.pyd复制到python安装目录Libsite-packages下。
4.找到opencv源文件内的draw.py运行。
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