基于OpenCV3和QT实现人脸识别
简介
本资源文件提供了一个基于OpenCV3和QT实现人脸识别的完整项目。该项目详细介绍了如何使用OpenCV库和QT框架来构建一个简单的人脸识别模型。通过本项目，您可以学习到人脸识别的基本流程，包括图片采集、预处理、模型训练和人脸识别等步骤。
项目内容
1. 环境配置
- 操作系统: Windows 10
- QT版本: qt-opensource-windows-x86-5.12.0
- OpenCV版本: 64位的OpenCV3.4.4
2. 主要步骤
- OpenCV的安装及使用
- 将编译好的OpenCV库中的bin添加到环境变量中。
- 在QT项目中配置OpenCV。
- 利用OpenCV实现人脸识别
- 图片的采集和预处理。
- 训练模型。
- 将训练好的模型进行人脸识别。
3. 数据集
- 使用OpenCV提供的AT&T Facedatabase（ORL人脸数据库）作为基础数据集。
- 采集自己的图片并进行预处理，生成与ORL人脸数据库人脸大小一致的数据集。
4. 模型训练
- 使用OpenCV的FaceRecognizer类进行模型训练，支持三种人脸识别方法：
- 基于PCA变换的人脸识别（EigenFaceRecognizer）
- 基于Fisher变换的人脸识别（FisherFaceRecognizer）
- 基于局部二值模式的人脸识别（LBPHFaceRecognizer）
5. 人脸识别
- 加载训练好的模型进行人脸识别。
- 检测人脸并将其与模型中的数据进行对比，识别出人脸的身份。
使用说明
- 环境配置
- 按照项目中的步骤配置OpenCV和QT环境。
- 数据集准备
- 下载ORL人脸数据库并进行预处理。
- 采集自己的图片并生成数据集。
- 模型训练
- 运行训练代码生成人脸识别模型。
- 人脸识别
- 使用训练好的模型进行人脸识别。
注意事项
- 确保OpenCV和QT的版本与项目中使用的版本一致，以避免兼容性问题。
- 在训练模型时，确保数据集的准备和预处理步骤正确无误。
参考资料
- OpenCV官方文档
- QT官方文档
- CSDN博客文章：基于OpenCV3和QT实现人脸识别
通过本项目，您可以深入了解人脸识别的实现过程，并掌握使用OpenCV和QT进行图像处理和模式识别的基本技能。