要实现基于OpenCV的人脸识别，我们需要完成以下几个步骤：
1. 读取图片
2. 将图片转换为灰度图
3. 对灰度图进行二值化处理
4. 使用Canny边缘检测算法提取边缘
5. 使用霍夫变换找到轮廓
6. 使用模板匹配找到人脸
7. 计算人脸特征点
8. 使用特征向量进行分类
以下是Python代码实现：
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 使用Canny边缘检测算法提取边缘
edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)
# 使用霍夫变换找到轮廓
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
# 使用模板匹配找到人脸
faces = []
for line in lines:
if len(line) > 4:
- a = (line[0][0]
- line[-1][0]) / 2 b = (line[0][1]
- line[-1][1]) / 2
c = (line[0][0] + line[0][2]) / 2
d = (line[-1][0] + line[-1][2]) / 2
- rho = cv2.arctan2(c
- a, b - a) theta = cv2.atan2(d
- b, c - a)
if (rho > 1e-6 and theta < 1e-6 and np.sqrt(pow(rho, 2) + pow(theta, 2)) > 100):
face = np.zeros_like(img)
face[int(line[0][0]), int(line[0][1])] = 255
faces.append(face)
# 计算人脸特征点
face_points = []
for face in faces:
points = np.float32([
[face[0, 0], face[1, 0]],
[face[0, 1], face[1, 1]],
[face[0, 2], face[1, 2]],
[face[0, 3], face[1, 3]],
])
face_points.append(points)
# 使用特征向量进行分类
face_descriptors = []
for point in face_points:
face_descriptors.append(np.array([[point[0], point[1], point[2], point[3], point[4], point[5], point[6], point[7], point[8], point[9]]]))
# 使用特征向量进行分类
face_descriptors = np.array(face_descriptors)
face_descriptors = np.reshape(face_descriptors, (1, -1))
face_descriptors = face_descriptors / 97.5
# 使用SVM分类器进行分类
clf = cv2.ml.train_supervised(face_descriptors, faces)
predicted_label = clf.predict(new_face)
print("预测的人脸标签：", predicted_label)
```
这段代码首先读取一张图片，然后将其转换为灰度图。接着，使用Canny边缘检测算法提取边缘，并使用霍夫变换找到轮廓。最后，使用模板匹配找到人脸，并计算人脸特征点。接下来，使用SVM分类器进行分类，输出预测的人脸标签。
