【源码】基于OpenCV和TensorFlow的人脸识别系统

项目简介

本项目借助OpenCV和TensorFlow库，融合图像处理与深度学习技术，实现了涵盖人脸检测、数据采集、模型训练到人脸识别的完整流程。

项目的主要特性和功能

1. 人脸检测：运用OpenCV库的级联分类器开展人脸检测。
2. 数据采集：通过摄像头捕获视频帧，自动截取人脸区域并保存为图像数据。
3. 模型训练：利用TensorFlow库训练卷积神经网络（CNN）模型，用于识别图像中的人脸。
4. 人脸识别：采用训练好的模型对输入的人脸图像进行预测，并输出识别结果。

安装使用步骤

环境依赖

• Python 3.x
• OpenCV
• TensorFlow
• Keras
• NumPy
• Matplotlib（用于数据可视化，非必须）

安装步骤

1. 复制本项目仓库。
2. 使用pip安装上述依赖库。
3. 按照文件名对应的说明运行各个Python脚本。

使用说明

1. 数据采集：运行get_photo_v1.py或get_photo_v2.py从摄像头采集人脸图像数据，需修改代码中的保存路径为你自己的路径。
2. 模型训练：运行get_model_v1.py进行模型参数调优，生成版本一的模型；运行get_model_v2.py使用版本一的最优参数生成最终模型并保存。
3. 人脸识别：运行human_recognization_v1.py或human_recognization_v2.py进行人脸识别，需修改代码中的保存路径为你自己的路径。

测试

1. 先使用get_model_v1.py或get_model_v2.py生成训练数据集。
2. 调用human_recognization_v1.py或human_recognization_v2.py进行人脸识别。

注意事项

• 确保摄像头可用，且Python脚本具有访问摄像头的权限。
• 根据项目需求调整代码中的路径、参数等。
• 本项目仅提供基本的人脸识别功能，实际应用中可能需要进一步优化和改进。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】