Olivetti Faces人脸数据集合处理
简介
本资源文件提供了Olivetti Faces人脸数据集的处理方法和相关代码。Olivetti Faces是一个经典的人脸识别数据集，包含了40个不同个体的400张灰度图像。每个个体有10张图像，这些图像在不同的光照和表情条件下拍摄。
数据集特点
- 图像数量：400张
- 个体数量：40个
- 每张图像大小：47x47像素
- 图像格式：灰度图像
数据集下载
数据集可以从以下地址下载：
- 官方地址：http://cs.nyu.edu/~roweis/data/olivettifaces.gif
- 备用地址：https://pan.baidu.com/s/1Gp3FLtzNqaq3o9aWqjb8JQ 提取码：9m3c
数据处理
由于数据集是一张大图，每个人脸需要进行切割处理。可以使用Python脚本进行图像切割，具体代码如下：
# 导入所需的库
import cv2
import numpy as np
# 读取大图
image = cv2.imread('olivettifaces.gif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 获取图像的尺寸
height, width = image.shape
# 每个人脸的大小
face_height = height // 20
face_width = width // 20
# 切割并保存每个人脸
faces = []
for i in range(20):
for j in range(20):
face = image[i*face_height:(i+1)*face_height, j*face_width:(j+1)*face_width]
faces.append(face)
cv2.imwrite(f'face_{i*20 + j}.png', face)
print("图像切割完成，共保存了400张人脸图像。")
使用方法
- 下载数据集并保存为
olivettifaces.gif。 - 运行上述Python脚本进行图像切割。
- 切割后的人脸图像将保存在当前目录下，文件名为
face_0.png到face_399.png。
参考资料
- 本资源文件的详细处理方法和代码参考自CSDN博客文章。
注意事项
- 请确保Python环境已安装OpenCV库。
- 如果遇到下载问题，可以使用备用地址进行下载。
贡献
欢迎对本资源文件进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证。