Выбор сильнейших функций SIFT для распознавания лиц - PullRequest
Новая
       37

Выбор сильнейших функций SIFT для распознавания лиц

0 голосов
/ 20 мая 2019

Я пытаюсь создать код Python, который распознает человеческое лицо.Я извлек SIFT-функции из тренировочного лица и протестировал лицо и сопоставил их в следующем коде: 

img1 = cv2.imread("path\of\tested\image")
img2 = cv2.imread("path\of\trained\image")
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# Brute Force Matching
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L1, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)
matching_result = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:50], None, flags=2)

Я хочу выбрать самые сильные функции среди них, чтобы сравнить два лица, если они принадлежат одному человеку илине.Как распознать лица на основе функций SIFT?Кто-нибудь может мне помочь, пожалуйста!Любой намек может быть полезным, я начинающий.Спасибо.

...