3.实例化特征脸人脸识别模型EigenFaceRecognizer model4.训练模型model->trans保存模型及加载模型:1.保存模型:model->save(模型路径)2.加载模型:Ptr<BasicFaceRecognizer> model =Algorithm::load<EigenFaceRecognizer>("模型路径");使用训练好的模型进行人脸识别步骤:...
2.准备一个测试数据,ps:从采集的文件中取 3.实例化特征脸人脸识别模型EigenFaceRecognizer model 4.训练模型model->trans 保存模型及加载模型: 1.保存模型:model->save(模型路径) 2.加载模型:Ptr<BasicFaceRecognizer> model =Algorithm::load<EigenFaceRecognizer>("模型路径"); 使用训练好的模型进行人脸识别步骤...
model->save("MyFacePCAModel.xml"); Ptr<FaceRecognizer> model1 = createFisherFaceRecognizer(); model1->train(images, labels); model1->save("MyFaceFisherModel.xml"); Ptr<FaceRecognizer> model2 = createLBPHFaceRecognizer(); model2->train(images, labels); model2->save("MyFaceLBPHModel.xml")...
Ptr<ml::SVM> model = ml::SVM::create(); model->setType(SVM::C_SVC); model->setKernel(SVM::LINEAR); // 核函数 // 训练数据 Ptr<TrainData> tData = TrainData::create(SVM_TrainingData, ROW_SAMPLE, SVM_Classes); // 训练分类器 model->train(tData); model->save("model.xml"); /...
model.save(args["model"]) # save the label encoder to disk f = open(args["le"], "wb") f.write(pickle.dumps(le)) f.close # plot the training loss and accuracy plt.style.use("ggplot") plt.figure plt.plot(np.arange(0, EPOCHS), H.history["loss"], label="train_loss") plt.pl...
model.save(args["model"]) # save the label encoder to disk f = open(args["le"], "wb") f.write(pickle.dumps(le)) f.close() # plot the training loss and accuracy plt.style.use("ggplot") plt.figure() plt.plot(np.arange(0, EPOCHS), H.history["loss"], label="train_loss") ...
model.save('my_model') 该模型使用Adam优化器编译,由于只有两类(缺陷或没有缺陷),因此我们使用二进制交叉熵损失函数。我们使用10批次、100个epochs(在所有输入上运行模型的次数)。调整这些参数,模型性能可能会有很大的改善可能。 测试模型 由于模型采用的尺寸为512x512x3,因此我们将输入的尺寸调整为该尺寸。接下来...
//创建一个PCA人脸分类器,暂时命名为model吧,创建完成后 //调用其中的成员函数train()来完成分类器的训练 Ptr<face::BasicFaceRecognizer> model = face::EigenFaceRecognizer::create(); model->train(images, labels); model->save("MyFacePCAModel.xml");//保存路径可自己设置,但注意用“” ...
model.save(args["model"]) # save the label encoder to disk f = open(args["le"], "wb") f.write(pickle.dumps(le)) f.close() # plot the training loss and accuracy plt.style.use("ggplot") plt.figure() plt.plot(np.arange(0, EPOCHS), H.history["loss"], label="train_loss") ...
model->save("MyFacePCAModel.xml");3、然后打开摄像头进行人脸检测，就是框出人脸的位置。人脸检测模型是opencv自带的。CascadeClassifier cascade;cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");这是加载的方法。cascade.detectMultiScale(gray, faces,1.1, 2, 0 //|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT ...