C# 基于OpenCv的视觉工作流-章57-人脸识别

sali-tec2026-05-02 9:38

C# 基于OpenCv的视觉工作流-章57-人脸识别

本章目标：
一、算法解释；
二、模型训练；
三、人脸识别；

章49-人脸检测是识别图像中人脸的位置，本章进一步深入，对识别的人脸具体是谁进行识别。人脸识别算法有多种，本文介绍LBPHFaceRecognizer‌经典算法，先进行模型训练，再进行识别。

一、算法解释

二、模型训练

1、创建识别器

var recognizer = LBPHFaceRecognizer.Create(

radius=1, # LBP 圆形邻域半径

neighbors=8, # 邻域采样点数

grid_x=8, # 水平网格数

grid_y=8, # 垂直网格数

threshold: double.PositiveInfinity); #预测阈值

2、训练模型

recognizer.Train(matList, indexList);

说明：参数1，为图像列表；

参数2，为各图像对应的姓名列表；

以下为训练的模型文件，如下图

三、人脸识别

1、检测人脸

先检测出人脸的位置，用章49-人脸检测实现

2、读取模型

LBPHFaceRecognizer recognizer = LBPHFaceRecognizer.Create();

recognizer.Read(autoModelUrl);

说明：参数为保存的模型路径

3、图像预处理

遍历取得的人脸图像，进行预处理，使图像尺寸与模型训练时的尺寸一致，用Cv2.Resize算子实现。

4、识别

int predictedLabel = -1;

double confidence = 0.0;

recognizer.Predict(faceMat, out predictedLabel, out confidence);

说明：参数1，为输入的人脸图像；

参数2，为输出的姓名；

参数3，为输出的置信度；

5、对识别结果进行显示处理

效果如下

参考链接

"VisionTool 探迹"免费视觉工具

"VisionTool Halcon"付费视觉工具（淘宝可搜）

对应系列文章"C# 基于Halcon的视觉工作流"，欢迎前往阅读。

上述内容需要一定的技术功底，本章至此已结束，欢迎阅读下章，谢谢！