Opencv LBPH人脸识别算法详解

简要： 

LBPH(Local Binary PatternsHistograms)局部二进制编码直方图，建立在LBPH基础之上的人脸识别法基本思想如下：首先以每个像素为中心，判断与周围像素灰度值大小关系，对其进行二进制编码，从而获得整幅图像的LBP编码图像；再将LBP图像分为个区域，获取每个区域的LBP编码直方图，继而得到整幅图像的LBP编码直方图，通过比较不同人脸图像LBP编码直方图达到人脸识别的目的,其优点是不会受到光照、缩放、旋转和平移的影响。

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\face.hpp>
using namespace cv;
using namespace face;
using namespace std;
char win_title[40] = {};

int main(int arc, char** argv) {
 //namedWindow("input",CV_WINDOW_AUTOSIZE);

 //读入模型需要输入的数据，用来训练的图像vector<Mat>images和标签vector<int>labels
 string filename = string("path.txt");
 ifstream file(filename);
 if (!file) { printf("could not load file"); }
 vector<Mat>images;
 vector<int>labels;
 char separator = ';';
 string line,path, classlabel;
 while (getline(file,line)) {
 stringstream lines(line);
 getline(lines, path, separator);
 getline(lines, classlabel);
 //printf("%d\n", atoi(classlabel.c_str()));
 images.push_back(imread(path, 0));
 labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));//atoi(ASCLL to int)将字符串转换为整数型
 }
 int height = images[0].rows;
 int width = images[0].cols;
 printf("height:%d,width:%d\n", height, width);
 //将最后一个样本作为测试样本
 Mat testSample = images[images.size() - 1];
 int testLabel = labels[labels.size() - 1];
 //删除列表末尾的元素
 images.pop_back();
 labels.pop_back();

 //加载，训练，预测
 Ptr<LBPHFaceRecognizer> model = LBPHFaceRecognizer::create();
 model->train(images, labels);
 int predictedLabel = model->predict(testSample);
 printf("actual label:%d,predict label :%d\n", testLabel, predictedLabel);

 int radius = model->getRadius();
 int neibs = model->getNeighbors();
 int grad_x = model->getGridX();
 int grad_y = model->getGridY();
 double t = model->getThreshold();
 printf("radius:%d\n", radius);
 printf("neibs:%d\n", neibs);
 printf("grad_x:%d\n", grad_x);
 printf("grad_y:%d\n", grad_y);
 printf("threshold:%.2f\n", t);

 waitKey(0);
 return 0;
}

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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_24946843/article/details/82893247