Вместо cv2.face.lbphвы можете использовать альтернативные методы распознавания лиц, доступные в OpenCV. Вот несколько вариантов вместе с примерами кода:
-
Каскадный классификатор Хаара:
import cv2 # Load the pre-trained face cascade face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # Load an image image = cv2.imread('image.jpg') # Convert the image to grayscale gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect faces in the grayscale image faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # Draw bounding boxes around the detected faces for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # Display the image cv2.imshow('Faces', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() -
Dlib:
import cv2 import dlib # Load the pre-trained face detector from dlib face_detector = dlib.get_frontal_face_detector() # Load an image image = cv2.imread('image.jpg') # Convert the image to grayscale gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect faces in the grayscale image faces = face_detector(gray) # Draw bounding boxes around the detected faces for face in faces: x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height() cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # Display the image cv2.imshow('Faces', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
Это всего лишь несколько примеров. В различных библиотеках, таких как OpenFace, FaceNet и т. д., доступны и другие методы распознавания лиц. Выберите тот, который соответствует вашим требованиям и используемой вами версии OpenCV.