OpenCV學習筆記（五十五）——用OpenCV做人臉識別和性別識別contrib
人臉識別的故事說也說不完，調研的事還是交給大家吧。這裡說的是用OpenCV做人臉識別。
因為是真正的人臉識別，不是搞笑娛樂的東西，所以資料庫一定要強大的，推薦個網站http://www.face-rec.org/databases/。這裡有最全的人臉庫的概述，希望大家能找到自己需要的人臉庫（PS：我現在特別需要一個3d的人臉庫，不知道哪位大俠知道如何free獲取，或者願意共享給我那更是極好的了，先謝過咯）。這裡簡單介紹兩個庫，ORL和Yale，ORL是一個輕量級的庫，Yale更為複雜，但並不是免費的。
資料的準備：在我們程式裡需要讀取影象和對應的標籤，這裡採用CSV檔案，是一種簡單的資料互動格式，在我們最常用的Excel裡就支援這種格式。這種格式每條資訊佔一行。資訊格式為：檔名；標籤
至於人臉識別的具體實現，我已經在blog
最後再說一下人臉的標定。因為對Python也不是太熟悉，只給大家一個指令碼檔案吧，是\modules\contrib\doc\facerec\src\crop_face.py，通過這個指令碼可以製作自己需要的人臉圖片大小。
性別識別和視訊中的識別在對應的demo裡都有介紹，我這裡就不詳細說了，因為性別識別無非就是把訓練樣本的標籤只有兩類：男性和女性。需要說明的是，EigenFace是基於PCA的，是一種非監督的模型，不太適合性別識別的任務，這裡的demo用的是FisherFace
關於訓練的模型的儲存和呼叫，就是用save和load函式，好簡單的，就不介紹了吧。
最後說一下偽彩色圖的這個函式applyColorMap，其中colorMap引數是用來選擇偽彩色圖的樣式。因為人眼對顏色的敏感的程度要比對亮度的敏感程度要高，所以用偽彩色圖 的對比效果要更好。這才醫學影象處理中用的比較多，以前的B超現在都用彩超了，價格竟然要貴好多，其實就是一個偽彩色處理罷了，醫院真黑啊！！