01_人脸识别实战（深度学习）-获得训练数据
打开你的jupyter，我们开始吧！
下载数据集（没错就是一张图片） 在代码目录旁新建一个文件夹data，将上面下载的图片放入data文件夹下，并在文件夹下新建一个split文件 运行下面代码：import cv2
import numpy as np
def split_to_dataset(img_path, save_path):
olive = cv2.imread(img_path)
if olive is None:
raise Exception("can not open the olivettifaces dataset file.")
for row in range(20):
for column in range(20):
img = olive[row * 57:(row + 1) * 57, column * 47:(column + 1) * 47]
cv2.imwrite(img=img, filename=save_path + "/" + str(row) + "_" + str(column) + ".jpg")
split_to_dataset("./data/olivettifaces.jpg","./data/split")
查看split文件夹，理解了吧！上面代码可以分解图片中一个一个人脸
备注：但是现实生活中，不会这么方便的只给出人脸，这里涉及到人脸分割知识了，这里我们先不管他，学完这个，之后再说
但是上面的人脸数据才400个，训练数据远远不够，怎么办呢？看下一篇博客，增强数据
作者：这谁啊？
相关文章
Bonita
2020-01-10
Iris
2021-08-03
Manda
2020-08-09
Kate
2020-08-02
Ebony
2021-02-05
Grizelda
2023-07-20
Janna
2023-07-20
Fawn
2023-07-21
Ophelia
2023-07-21
Crystal
2023-07-21
Laila
2023-07-21
Aine
2023-07-21
Bliss
2023-07-21
Lillian
2023-07-21
Tertia
2023-07-21
Olive
2023-07-21
Angie
2023-07-21
Janna
2023-07-22