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(共16张PPT)
2“认出”一个人
时间：XXXX.XX.XX
学
习
1、复习本章已学内容
2、了解图片标注人名的操作。
目
标
程序
效果
常
规
打开“文件接收柜”中的检测.ppt文件，小组合作在8分钟内将题目做完！
练
习
学习活动1——检测
1、人脸定位标注的第三步是（ ）
A.检查人脸是否存在
B.人脸定位信息
C.人脸位置标注
2、Opencv2的中文意思是（ ）
A.开源计算机视觉库
B.人脸分类器
C.识别器
C
A
学习活动1——检测
3、faceCascade = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_frontalface_default.xml')
以上代码的含义是（ ）
A.读取图片 B.加载人脸分类器
C.进行人脸检测 D.绘制人脸矩形框
4、for (x,y,w,h) in faces:
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
以上代码中（255，0，0）代表标注框的（ ），2表示标注框的（ ）
A.坐标 B.颜色
C.粗细 D.位置
B
B
C
学习活动1——检测
5、 代码“import numpy as np”中”as”的意思是（ ）
A.坐标 B.颜色
C.重命名 D.位置
6、append() 函数的作用是（ ）
A.追加一个内容到列表中 B.减少列表中的一个内容
C.读取计算机的目标图片 D.绘制人脸矩形框
C
A
学习活动1——检测
7、请将以下代码和它对应的意思连接起来
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识别器
②.引入模块
③.设置图片标签为“0”
④.机器训练
⑤.输入训练图片
①.加入LBPH识别器
②.引入模块
③.设置图片标签为“0”
④.机器训练
⑤.输入训练图片
学习活动2——复习“人脸识别训练程序”代码
基于OpenCV的人脸识别预测使用了LBPH识别器中的predict()函数，它返回识别预测的标签值和置信度评分（相似度）。本节使用上一节中两张图片“img01.jpg”和“img02.jpg”机器训练的结果，来测试人脸识别的效果。
第一步：人脸识别
对测试图片进行人脸识别，只需要在“人脸识别训练程序”代码中加入一段人脸识别预测代码，对测试图片“test01.jpg” 进行人脸识别。
test01.jpg
人脸识别的完整程序代码如下：
人脸识别预测代码
学习活动2——复习“人脸识别训练程序”代码
学习活动2——复习“人脸识别训练程序”代码
运行结果：
运行结果如右图，label显示为1，表示测试图片和后面的标签“1”是同一个人；confidence显示约为24.45，表示相似度比较高。
学习活动3——图片标注人名
想一想：有的同学可能会发出疑问：这个程序识别的结果不容易让人看懂，有没有其他办法能够更加直观的表示测试结果呢？
图片人脸定位
人脸训练识别
身份标注
看一看：翻开书63页，阅读并勾划有关图片标注人名的过程：
学习活动3——图片标注人名
若人脸识别成功，在图片中显示识别的姓名、否则显示“unknown”。图片标注人名的程序代码如下：
学习活动3——图片标注人名
程序运行后，效果如下图。
学习活动3——图片标注人名
#身份标注
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
业
打开“文件接收柜”中的补全代码.py文件，将代码补充完整——添加身份标注代码，完成后将文件名改为自己的”班级+姓名“提交。
see you~(共4张PPT)
学习活动1——人脸定位
1、人脸定位标注的第三步是（ ）
A.检查人脸是否存在
B.人脸定位信息
C.人脸位置标注
2、Opencv2的中文意思是（ ）
A.开源计算机视觉库
B.人脸分类器
C.识别器
学习活动1——人脸定位
3、faceCascade = cv2.CascadeClassifier(
'haarcascade_frontalface_default.xml')
以上代码的含义是（ ）
A.读取图片 B.加载人脸分类器
C.进行人脸检测 D.绘制人脸矩形框
4、for (x,y,w,h) in faces:
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
以上代码中（255，0，0）代表标注框的（ ），2表示标注框的（ ）
A.坐标 B.颜色
C.粗细 D.位置
5、 代码“import numpy as np”中”as”的意思是（ ）
A.坐标 B.颜色
C.重命名 D.位置
6、append() 函数的作用是（ ）
A.追加一个内容到列表中 B.减少列表中的一个内容
C.读取计算机的目标图片 D.绘制人脸矩形框
学习活动1——人脸识别训练
①.加入LBPH识别器
②.引入模块
③.设置图片标签为“0”
④.机器训练
⑤.输入训练图片
学习活动1——人脸识别训练
7、请将以下代码和它对应的意思连接起来
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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