人脸识别（LDA+KNN方法）： dataTrain=creatData(TrainDatabasePath); dataTest=creatData(TestDatabasePath); trainLabel...为了避免出现的三个会在不同类里面，所以knnRecognition采用如下方法进行判决（KNN）： 对于每一个样本，其9个特征，与3个中每一个训练集中的样本对应相减求距离。
/usr/bin/env python # @Time : 2019/1/10 15:50 # @Author : xhh # @Desc : 利用knn分类器来进行人脸识别 # @File...:param knn_clf: 训练好的模型 :param model_path: 模型地址 :param distance_threshold: 给出当前测试图片中的人脸向量与模型中的距离...knn_clf = pickle.load(f) # 加载图片文件夹以及人脸 X_img = face_recognition.load_image_file(X_img_path)..., known_face_locations=X_face_locations) # 利用KNN模型找出测试集中最匹配的人脸 closest_distances = knn_clf.kneighbors...部分图片的识别之后的标注： 训练集中没得，在这里回显示unknow的，比如下图的小女孩。。。 ? ?
classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] 手写数字识别...《机器学习实战》[美] Peter Harrington 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-读书笔记/KNN-num-recognititon/
示例 ：使用k-近邻算法的手写识别系统 (1) 收集数据：提供文本文件。 (2) 准备数据：编写函数classify0(), 将图像格式转换为分类器使用的list格式。...(6) 使用算法：本例没有完成此步骤，若你感兴趣可以构建完整的应用程序，从图像中提取数字，并完成数字识别，美国的邮件分拣系统就是一个实际运行的类似系统。
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似） String basePicPath...while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像...该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸...# 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。...，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在... minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:
KNN实现手写数字识别 博客上显示这个没有Jupyter的好看，想看Jupyter Notebook的请戳KNN实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np...3 - 构建模型 class Knn(): def __init__(self,k): self.k = k self.distance = {}...y_hat.reshape(index_test.shape) == index_test)*1.0/y_test.shape[0] return accuracy, y_hat clf = Knn
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...不过肯定的一点是，你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据，人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...人脸识别技术的应用和发展 谈到应用，我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁，目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器，我记得首先是收集了我们学生们的照片，应该是存入数据库的，我们学生的信息，包括学号，以及所在系等等...学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。...我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。...还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别...识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的，代码如下： //人脸识别线程 class FRAbsLoop
学习KNN（一） 图像分类与KNN原理 学习KNN（二）KNN算法手写数字识别的OpenCV实现 学习KNN（三）KNN+HOG实现手写数字识别 在学习KNN（二）KNN算法手写数字识别的OpenCV...实现我们直接将像素值作为特征，实现了KNN算法的手写数字识别问题，并得到了较好的准确率，但是就像其他机器学习算法一样，KNN的对象同样是特征，所以我们可以用一种特征提取算法配合KNN实现手写数字识别的任务...下面用HOG原理及OpenCV实现中介绍的HOG算法提取特征，作为KNN的的输入，最后与像素值特征的结果进行对比。...在数据方面还是使用之前生成的5000张手写数字图片，并根据之前介绍的KNN与HOG的OpenCV实现，写出如下代码： #include #include <opencv2/opencv.hpp...i; } } } samFeatureMat.convertTo(samFeatureMat,CV_32F); CvKNearest knn
学习KNN（一） 图像分类与KNN原理 学习KNN（二）KNN算法手写数字识别的OpenCV实现 学习KNN（三）KNN+HOG实现手写数字识别 简介 在OpenCV的安装文件路径/opencv/sources...OpenCV提供的KNN算法构造函数： C++: CvKNearest::CvKNearest() C++: CvKNearest::CvKNearest(const Mat& trainData,...const Mat& samples, int k, Mat& results, Mat& neighborResponses, Mat& dists) const 但是由于KNN...trainlabel.push_back(i); } } traindata.convertTo(traindata,CV_32F); CvKNearest knn...最后是一些个人想法，为什么KNN在手写数字的数据库中表现优异，我觉得主要是因为图像较简单，数字在图像中的位置很规则，都在中间，这两个特点非常利于KNN做距离的计算。
数据集[1] 提取码：mrfr 浏览本文前请先搞懂K近邻的基本原理：深入浅出KNN算法 算法实现步骤： 1.数据处理。...每一个数字都是一个32X32维的数据，如下所示： KNN中邻居一词指的就是距离相近。我们要想计算两个样本之间的距离，就必须将每一个数字变成一个向量。...final_data[check.index(int(file[0]))].append(temp) #根据标签放在列表相应的位置 return final_data, len(files) def knn_mnist...测试 for i in range(len(test_data)): for j in range(len(test_data[i])): print(knn_mnist
KNN 最邻近分类算法： （近邻取样） 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习分类技术中最简单的方法之一。...属于监督学习，有类别标记，且KNN是惰性学习。叫做Memory-based learning、也叫instance-based learning....下面的是KNN案例的应用：手写数字识别。 我这里的案例是文本格式。没有图片转换的步骤。...素材模型：（源码+素材最后会贴上githup的链接） KNN 手写数字识别 实现思路： 将测试数据转换成只有一列的0-1矩阵形式 将所有（L个）训练数据也都用上方法转换成只有一列的0-1矩阵形式...个训练集 ## print(len(test)) #945个测试集 trainingDigits =r'D:\work\日常任务6机器学习\day2手写数字识别
在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别，我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置，人脸识别功能也测试成功了，现在我们做一个小小的案例来实际应用一下，我们想树莓派人脸识别成功后，发送蓝牙串口数据给...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别...特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值，如果大于该阈值，那么没有识别到任何目标对象...) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意：置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离
目录 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor...kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。...在模式识别领域中，KNN是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在如下两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。 在k-NN分类中，输出是一个分类族群。...3 K-近邻算法图片识别分类 ---- 3.1 KNN对虹膜图片分类处理 数据集介绍：数据集采集150条虹膜（如图6）数据的信息，横坐标为样例信息150条，纵坐标文特征信息（如图7）：萼片长度，萼片宽度...knn.fit(iris.data,iris.target) 'knn预测分类,参数是 萼片和花瓣的长度和宽度' predictedlabel = knn.predict([[0.1,0.2,0.3,0.4
及对应标签TrainLabels 验证图片数据5000 ValidationImages及对应标签ValidationLabels 测试图片数据10000 TestImages及对应标签TestLabels KNN...需要实现的是： 拿出数据中的一部分（例如，5000张图片）作为KNN的训练数据，然后，再从数据中的另一部分拿一张图片A 对这张图片A，求它和5000张训练图片的距离，并找出一张训练图片B，它是所有训练图片中...return (imageData, labelData); } } 然后，在算法中，获取数据： static void KNN...testCount; } } Console.WriteLine("准确率: " + accuracy); 对KNN...的改进 本文只是对KNN识别MNIST数据集进行了一个非常简单的介绍。
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels...face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别.../trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[:...(gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别
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