資源簡介

(共16張PPT)
2“認出”一個人
時間：XXXX.XX.XX
學
習
1、復習本章已學內容
2、了解圖片標注人名的操作。
目
標
程序
效果
常
規
打開“文件接收柜”中的檢測.ppt文件，小組合作在8分鐘內將題目做完！
練
習
學習活動1——檢測
1、人臉定位標注的第三步是（ ）
A.檢查人臉是否存在
B.人臉定位信息
C.人臉位置標注
2、Opencv2的中文意思是（ ）
A.開源計算機視覺庫
B.人臉分類器
C.識別器
C
A
學習活動1——檢測
3、faceCascade = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_frontalface_default.xml')
以上代碼的含義是（ ）
A.讀取圖片 B.加載人臉分類器
C.進行人臉檢測 D.繪制人臉矩形框
4、for (x,y,w,h) in faces:
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
以上代碼中（255，0，0）代表標注框的（ ），2表示標注框的（ ）
A.坐標 B.顏色
C.粗細 D.位置
B
B
C
學習活動1——檢測
5、 代碼“import numpy as np”中”as”的意思是（ ）
A.坐標 B.顏色
C.重命名 D.位置
6、append() 函數的作用是（ ）
A.追加一個內容到列表中 B.減少列表中的一個內容
C.讀取計算機的目標圖片 D.繪制人臉矩形框
C
A
學習活動1——檢測
7、請將以下代碼和它對應的意思連接起來
A.import cv2
import numpy as np
B.images.append(cv2.imread('img01.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
C.labels=[0]
D.recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
E.recognizer.train(images,np.array(labels))
①.加入LBPH識別器
②.引入模塊
③.設置圖片標簽為“0”
④.機器訓練
⑤.輸入訓練圖片
①.加入LBPH識別器
②.引入模塊
③.設置圖片標簽為“0”
④.機器訓練
⑤.輸入訓練圖片
學習活動2——復習“人臉識別訓練程序”代碼
基于OpenCV的人臉識別預測使用了LBPH識別器中的predict()函數，它返回識別預測的標簽值和置信度評分（相似度）。本節使用上一節中兩張圖片“img01.jpg”和“img02.jpg”機器訓練的結果，來測試人臉識別的效果。
第一步：人臉識別
對測試圖片進行人臉識別，只需要在“人臉識別訓練程序”代碼中加入一段人臉識別預測代碼，對測試圖片“test01.jpg” 進行人臉識別。
test01.jpg
人臉識別的完整程序代碼如下：
人臉識別預測代碼
學習活動2——復習“人臉識別訓練程序”代碼
學習活動2——復習“人臉識別訓練程序”代碼
運行結果：
運行結果如右圖，label顯示為1，表示測試圖片和后面的標簽“1”是同一個人；confidence顯示約為24.45，表示相似度比較高。
學習活動3——圖片標注人名
想一想：有的同學可能會發出疑問：這個程序識別的結果不容易讓人看懂，有沒有其他辦法能夠更加直觀的表示測試結果呢？
圖片人臉定位
人臉訓練識別
身份標注
看一看：翻開書63頁，閱讀并勾劃有關圖片標注人名的過程：
學習活動3——圖片標注人名
若人臉識別成功，在圖片中顯示識別的姓名、否則顯示“unknown”。圖片標注人名的程序代碼如下：
學習活動3——圖片標注人名
程序運行后，效果如下圖。
學習活動3——圖片標注人名
#身份標注
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(predict_img,
(x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 0), 2)
if confidence < 100:
if label==0:
name='Qianxusen'
else:
name='Qianweichang'
else:
name = 'unknown'
cv2.putText(predict_img,name,(x, y-10), font, 1.0, (255,255,0), 2)
作
業
打開“文件接收柜”中的補全代碼.py文件，將代碼補充完整——添加身份標注代碼，完成后將文件名改為自己的”班級+姓名“提交。
see you~(共4張PPT)
學習活動1——人臉定位
1、人臉定位標注的第三步是（ ）
A.檢查人臉是否存在
B.人臉定位信息
C.人臉位置標注
2、Opencv2的中文意思是（ ）
A.開源計算機視覺庫
B.人臉分類器
C.識別器
學習活動1——人臉定位
3、faceCascade = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_frontalface_default.xml')
以上代碼的含義是（ ）
A.讀取圖片 B.加載人臉分類器
C.進行人臉檢測 D.繪制人臉矩形框
4、for (x,y,w,h) in faces:
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
以上代碼中（255，0，0）代表標注框的（ ），2表示標注框的（ ）
A.坐標 B.顏色
C.粗細 D.位置
5、 代碼“import numpy as np”中”as”的意思是（ ）
A.坐標 B.顏色
C.重命名 D.位置
6、append() 函數的作用是（ ）
A.追加一個內容到列表中 B.減少列表中的一個內容
C.讀取計算機的目標圖片 D.繪制人臉矩形框
學習活動1——人臉識別訓練
①.加入LBPH識別器
②.引入模塊
③.設置圖片標簽為“0”
④.機器訓練
⑤.輸入訓練圖片
學習活動1——人臉識別訓練
7、請將以下代碼和它對應的意思連接起來
A.import cv2
import numpy as np
B.images.append(cv2.imread('img01.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
C.labels=[0]
D.recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
E.recognizer.train(images,np.array(labels))

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