10行代码搞定人脸识别？Python可以！
该技术通过摄像机或摄像头采集含有人脸的照片或视频，检测和跟踪视频中的人脸，最终实现人脸识别和辨认的目标。
令人惊讶的是，仅用Python的10行代码，我们就能实现人脸识别功能（惊讶脸Σ(⊙▽⊙"a)，下面是具体实现方法。
以下是该程序的带注释版本，完整程序及相关配套文件可在此github库中找到，有兴趣的朋友可以fork下来尝试。下面是整个程序的代码，我将逐行进行解释分析。
接下来，让我们看看程序的运行效果。
运行程序后，识别出面部并高亮显示的结果。
准备工作：由于此程序使用Python，因此您需要安装Python。这里不再赘述。此外，还需要安装OpenCV。值得一提的是，OpenCV是一个开源的机器识别深度学习框架。特别提醒Mac用户，建议使用brew进行安装。
安装完成后，在Python的命令行中输入以下代码进行验证，如果没有报错，则说明已成功安装。
加载OpenCV中自带的人脸识别层级分类器HAAR Casade Classifier，用于对输入的图片进行人脸判断。
在机器深度学习领域，针对识别不同物体都有不同的分类器。例如，有识别洗车、飞机、笑容、眼睛等的分类器。而我们需要进行人脸识别，因此需要一个面部识别的分类器。
物体识别的原理：通常，要使机器学习识别“人脸”，就需要使用大量的样本图片进行预先训练，这些图片分为两大类：positive和negative，即包含人脸和不包含人脸的图片。当使用程序分析这些图片时，程序会进行分类，即合格的图片与不合格的图片。这些分类器在学习过程中积累的“知识”，如判断时的临界值等，都会存储在一个个XML文件中。
这里的Cascade指的是层级分类器。为什么要分层呢？因为在对照片进行分析时，实际上是对整个图片从上到下、从左到右，一个像素一个像素进行分析。这些分析涉及许多特征分析，如人脸分析就包括识别眼睛、嘴巴等。为了提高分析的准确度，通常需要有成千上万个特征。这样，对于每个像素，都需要进行成千上万的分析，整个图片都是百万甚至千万像素，计算量巨大。但科学家们很聪明，想到了分层的理念，即把这些特征分层，这样分层次去验证图片。如果前面层次的特征没有通过，对于这张图片就不需要判断后面的特征了。这有点像系统架构中的FF（Fail Fast），从而提高了处理的速度和效率。
使用OpenCV库加载传入的测试图片。
首先将图片进行灰度化处理，以便于图片分析。在图像识别领域，这种方法非常常见。例如，在进行验证码的机器识别时，会先进行灰度化处理，去除不相关的背景噪声图像，然后再分析每个像素，以便抽取出真实数据。针对此，您会发现很多验证码后面特意添加了很多的噪音点、线，就是为了防止这种程序来灰度化图片进行分析破解。
执行detectMultiScale方法来识别物体，因为我们这里使用的是人脸的Casade分类器，因此调用这个方法进行面部识别。后面的参数设置用于识别时的配置，例如。
显示查找到的人脸数量，需要提到的识别物体的方法返回的一个找到的物体的位置信息的列表，因此使用len来打印出找到了多少物体。
编程MATLAB,注释,人脸识别,请给代码加注释
clear;读图像，rgb转到ntsc空间，对满足要求的亮度的像素进行标记 I=imread('E:\\Matlab\\ͼƬ\\q5.jpg');O=rgb2ntsc(I);G=O(:,:,2);[m n]=size(G);U=zeros(m,n);for i=1:m for j=1:n if G(i,j)>0.03&&G(i,j)<0.16 U(i,j)=1;end end end 也就是说到...
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