# 基于OpenCV实现的人脸识别系统

**Repository Path**: zhangqichen86/opencv_faces

## Basic Information

- **Project Name**: 基于OpenCV实现的人脸识别系统
- **Description**: 基于OpenCV库实现的实时人脸识别系统，使用C，C++语言编写代码。（其中包含简单的摄像头调用和图形处理demo）
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2023-10-28
- **Last Updated**: 2024-04-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 实时人脸识别系统

## 介绍

### my_camera
基于OpenCV库实现的人脸识别系统，主要功能包括人脸检测，人脸特征捕获，特征数据注册，人脸识别。同时搭载了音乐播放器功能，在摄像头捕获图像的同时不再枯燥乏味，智能语音提示提供了检测摄像头前的功能。

### camera_demo
OpenCV库函数中简单的图形化处理函数的使用，包括摄像头时文字处理、点线面处理等。以及键盘的交互通过wasd来移动色块、鼠标点击拖动来改变图片位置等。

### camera_pic_demo
图片的处理，其中包括灰度片，从图片中截取需要的部分图像块，背景消除等等功能。

## 软件架构
1. 语言：C/C++
2. 库：OpenCV库
3. 环境:Linux Ubuntu 20.04 x86架构
4. 工具:vscode,g++,cmake

## 安装教程
1. 进入项目文件夹
```
cd material
```
2. 运行cmake安装程序
```
cmake -B -build
cmake --build build
```
需要注意这里要在项目文件夹 (material) 中运行cmake
3. 执行程序开始人脸识别
```
./build/demo
```

## 使用说明
1. CMakeLists.txt 文件中
```
add_executable(demo my_camera.cpp)
```
demo表示可执行程序的名字
camera.cpp表示使用的功能，默认为该人脸识别功能，体验其他的功能可以把这里的 my_camera.cpp 改为：camera_demo.cpp 或者 camera_pic_demo.cpp
```
target_link_libraries(demo PRIVATE ${OpenCV_LIBS})
```
demo与上面的demo保持同步即可
可以简单的用cmake --build build指令测试和使用其他demo模块

2. .cpp文件中宏定义path需要根据环境中图片和音乐所在位置调整
Linux系统使用 pwd 指令查询即可，修改宏定义无需修改代码段内容。

3. 如果显示无法打开摄像头 
可以使用 
```
ls /dev/video* 
```
指令查询当前操作系统设备文件中摄像头接入的文件
此时一般会显示 video0 和 video1，如果显示设备编号有变动则需要修改代码或者重新插入摄像头设备 
修改：将代码中的 VideoCapture camera(0); //括号中的0做相应的修改然后再使用 cmake --build build 重新编译即可。

4. 在人脸识别代码中，支持修改人脸识别的精度以用于不同的实际应用场合
```
	if(cosine_score > 0.300)	// 此处的 consine_score 表示人脸的特征向量，一般设置0.369 数值越大则人脸检测的精度越高，越小则越模糊
	{
		return face_name[i];
	}
```
可以通过修改对比值的大小来修改识别的精度。

5. 按键操作（可以通过代码段修改按键）
- q：退出人脸识别系统
- z：注册人脸信息（文件夹faces中的人脸录入）
- space（空格）：拍照（留下当前帧的照片，按下后终端中会响应输入姓名）
- c：显示/关闭 自适应图片（默认为小眼睛）自动识别左眼坐标及人脸框大小匹配。
- h：打开语音提示功能。 g：关闭语音提示功能
- p：播放/暂停 BGM
- j/k: 加大/减小 音量
- s：停止播放音乐