研一图像处理期末大作业：基于openCV的人脸识别.zip

## 人脸识别 ### 实验环境 - python 2.7 - numpy 1.12.1 - Pillow 4.1.1 - openCV 2.4.13 人脸识别程序主要分为三个部分： 1. 创建一个dataset：datasetCreator.py 2. 训练识别器：trainner.py 3. 检测器：detector.py ### dataset 通过摄像头每隔0.1s检测一次人脸，并将检测到的人脸储存至dataSet路径下(如果没有，需要自己创建) ### trainner 使用openCV自带的LBP人脸特征值提取方法对dataSet路径下的所有人脸进行识别训练 生成训练文件trainningData.yml存放在recognizer路径下 ### detector 使用训练后的识别器所产生的trainningData.yml创建一个识别器 利用该识别器对摄像头采集的图像进行逐帧识别 若识别到的人脸储存在dataSet中，显示对应的人名 ## 使用方法 1. 运行datasetCreator.py 输入人脸编号、姓名(需要在姓名首尾加单引号)、年龄。默认采集50张样本 2. 运行trainner.py 训练识别器 3. 运行detector.py 打开摄像头识别人脸 ## reference 本项目参考自youtube:[OpenCV and Python Tutorial](https://www.youtube.com/watch?v=1Jz24sVsLE4&list=PLnjEM1fs09cGGjdCLSue8Kw7GmWDhGlMh)