前言
该曲谱为A调，难度，上传于2021-12-19。
随着人工智能的日益火热，计算机视觉领域发展迅速，尤其在人脸识别或物体检测方向更为广泛，今天就为大家带来基础的人脸识别基础，从一个个函数开始走进这个奥妙的世界。先看一下本实验需要的数据集，为了简便我们只进行两个人的识别，选取了beyond乐队的主唱黄家驹和贝斯手黄家强，这哥俩长得有几分神似，这也是对人脸识别的一个考验：
两个文件夹，一个为训练数据集，一个为测试数据集，训练数据集中有两个文件夹0和1，之前看一些资料有说这里要遵循“slabel”命名规则，但后面处理起来比较麻烦，因为目前opencv接受的人脸识别标签为整数，那我们就直接用整数命名吧：
联系人：何经理
为了方便，铝皮保温我们每个人用20张照片来训练，0代表黄家驹，1代表黄家强：
开始啦：
1.检测人脸
这应该是基本的，给我们一张图片，我们要先检测出人脸的区域，然后才能 进行操作，opencv已经内置了很多分类检测器，我们这次用haar：
2.有了数据集和检测人脸的功能后，我们就可以进行预训练了
后返回所有训练图片的人脸检测信息和标签：
3.有了脸部信息和对应标签后，我们就可以使用opencv自带的识别器来进行训练了：
4.训练完毕后就可以进行预测了
在这之前我们可以设定一下预测的格式，包括用矩形框框出人脸并标出其名字，当然后别忘了建立标签与真实姓名直接的映射表：
5.现在就可以定义我们的预测函数了：
6.后使用我们test_data中的图片进行预测并显示终果：
来看看识别的结果：
这就是人脸识别基本的流程，后续还会进一步的研究，下一篇我们将讨论本次实验的一些细节和注意事项，算是对本篇的一次挖掘和总结吧。
后附上完整代码：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
